智能体式RAG详解:AI智能体如何赋能大模型检索增强生成
智能体式RAG是一种由AI智能体驱动的RAG方法。它通过利用智能体来管理任务、从多个来源获取信息并处理更复杂的工作流,从而增强了标准的RAG流程。
智能体式RAG是将AI智能体融入检索增强生成的前沿方法。通过在检索步骤使用智能体,赋予系统规划、决策、工具使用和反思能力。架构分为单智能体(路由器模式)和多智能体(专业化协同)两种模式。结合RAG的信息检索能力和AI智能体的自主决策能力,使系统能处理复杂查询,为构建下一代智能应用奠定基础。
本文将带您深入了解智能体式RAG(Agentic RAG),这是将AI智能体的强大能力融入到检索增强生成(RAG)中的一种前沿方法。
现在,让我们详细了解智能体式RAG。
什么是Agentic RAG?
智能体式RAG是一种由AI智能体驱动的RAG方法。它通过利用智能体来管理任务、从多个来源获取信息并处理更复杂的工作流,从而增强了标准的RAG流程。
Agentic RAG 如何工作?
智能体可以被添加到RAG流程的不同阶段,但智能体式RAG通常指的是在检索步骤中使用智能体。
在这一步中,智能体带来了推理和使用工具的能力。它们可以:
- 规划:根据用户的问题创建检索计划。
- 适应:决定是否需要检索信息。
- 工具使用:选择正确的工具进行检索。
- 反思:评估检索结果并决定是否需要重新检索。
我们将这些智能体称为检索智能体(Retrieval Agents)。这些智能体专注于从外部数据中获取信息并进行推理。
Agentic RAG 架构
智能体式RAG架构的复杂性各不相同。最简单的设置是单个智能体,它充当基本的路由器。更高级的设置则可能涉及多个智能体在多智能体架构中协同工作。
单智能体RAG(Single-Agent RAG)
在这种设置中,一个单一的智能体就像一个路由器,处理所有事情,如检索、路由和集成。这使得系统更易于管理,特别是在只有少量工具或数据源时。
多智能体RAG(Multi-Agent RAG)
在这种设置中,会使用多个专业化智能体。在这里,我们有一个主智能体(master agent),用于协调多个专业化智能体之间的检索任务。
例如:
- 第一个智能体从向量数据库中检索数据。
- 第二个智能体通过网络搜索获取信息。
- 第三个智能体从API中检索信息。
核心要点
智能体式RAG通过在检索步骤中添加AI智能体来扩展标准的RAG。这些智能体能够进行规划、决策、工具使用和反思,使检索过程更加灵活和智能。根据不同的设置,您可以为简单的任务使用单智能体,或为更复杂的工作流使用多智能体。
,使检索过程更加灵活和智能。根据不同的设置,您可以为简单的任务使用单智能体,或为更复杂的工作流使用多智能体。
Agentic RAG 将RAG的强大信息检索能力与AI智能体的自主决策和工具使用能力完美结合。这使得系统能够处理过去无法解决的复杂、动态的查询,为构建下一代智能应用提供了坚实的基础。
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