文章详解智能体设计模式中的知识检索(RAG)模式，阐述其索引、检索、生成三阶段核心流程。RAG通过整合外部信息弥补LLM知识局限，面临工程挑战与未来演进方向，包括Agentic RAG、多模态融合及知识图谱结合。代码示例展示RAG与记忆管理的融合实践，为智能体提供从"被动信息补充"到"自主认知决策"的能力跃升。

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智能体具有自主性、主动性、反应性等核心特质，涉及状态跨步骤维持、工具使用决策、多智能体通信协调、意外情况处理等一系列复杂问题，这些都为其开发带来了显著挑战。显然，这些挑战单靠一个强大的模型是远远不够的，还需要结构、设计、以及一套经过深思熟虑的方法，来指导智能体如何感知、规划、行动和交互。而智能体设计模式作为经实践验证的模板与蓝图，正是应对这些挑战的关键：它们并非僵化规则，而是针对智能体领域标准设计与实现难题的成熟解决方案。本系列文章将解读《智能体设计模式：构建智能系统的实战指南》中的21个设计模式，覆盖结构化顺序操作（提示链）、外部交互（工具使用）等基础概念，到协同工作（多智能体协作）、自我改进（反思）等进阶主题。

本篇文章，将介绍第十四个模式，知识检索（RAG）。

纵怀胸中韬略，仍需斥候探报

古代军师运筹帷幄，自身熟稔兵法韬略（对应 LLM 的基础能力），但战场形势瞬息万变，单凭旧典兵书不足以决胜。此时需依赖 斥候探马的实时情报—— 敌军粮草多少、营寨布防、主将性情，将这些 “外部实时信息” 融入谋略，才能制定出 “因地制宜、因敌施策” 的计策。

同理，大语言模型（LLM）的内蕴之才，往往受限于其训练数据，使其无法获取实时信息、特定的公司数据或高度专业化细节的能力。知识检索（RAG）作为外接之识使得LLM能够访问并整合外部的、当前的、特定上下文的信息，从而增强其输出的准确性、相关性和事实基础。

RAG的基础范式可以被概括为三个核心阶段：索引（Indexing）、检索（Retrieval）与生成（Generation）。

第一阶段：索引

索引是RAG性能的基石，核心是将企业私域文档、实时数据流等非结构化外部知识，通过文档解析提取纯文本、文本分块适配LLM上下文窗口、语义量化（借预训练模型转文本块为向量），最终构建向量索引库，为后续高效检索奠定基础。

第二阶段：检索

检索是用户意图与知识库的连接桥梁，先将用户自然语言查询转成查询向量，再用余弦相似度等方法，在向量索引库中匹配并排序，返回最相关的Top-K知识块，作为生成阶段的事实依据。

第三阶段：生成

生成是RAG价值的最终体现，将检索到的知识块与用户查询整合为增强提示词（含上下文、问题及回答指令），发送给LLM后，由LLM综合、推理这些信息，生成流畅且基于事实的最终回答。

尽管RAG的基础范式逻辑非常清晰，但是在将其从原型转化为稳定、高效的生产系统的工程化实践中，从业人员仍然面临一系列贯穿于数据处理、查询理解、召回匹配和复杂推理全链路的工程挑战。

这些挑战包括：知识单元的完整性与信息密度的抉择，难以精准捕捉模糊、多样的用户意图，召回匹配时难以兼顾语义相关性与关键词准确性，需要探索如何在检索精度与完整性之间取得平衡，应对需要多知识点综合推理的查询实现等。

因此，业界也再考虑其他范式。

吾将上下而求索

业界认为，RAG的未来将沿着Agentic RAG、多模态RAG以及与知识图谱的深度融合这三个方向演进，成为一个能够自主规划信息需求、理解并交互于多元世界、并在机构化知识之上进行深度推理的强大认知内核。

在Agentic RAG方面，即将信息检索的主动权从AI应用开发者手中，移交给Agent本身。一个兼具记忆框架能力的非典型型RAG框架为MemU，引入一个自主代理Agent来管理记忆（知识）。MemU使用类似文件系统的设计，把长期记忆整理成一组Md文件，模型可以直接读取这些文件来思考。在检索上，MemU支持两种方式，一是传统的向量检索，二是基于大模型的非向量检索，直接读取相关文档进行推理，语义准确定更高。

在多模态RAG以及知识图谱方面，Supermemory是一套面向AI应用的通用记忆API，同样也可以认为是下一代的非典型RAG框架。Supermemory通过自研向量数据库、内容解析器、知识图谱以及丰富的SDK/Connector，帮助个人和企业实现夸会话、跨模型、可支持的记忆。

未来的RAG体系大抵会和记忆体系深度融合和绑定，其内在逻辑在于：对智能体而言，记忆的本质是个性化、时序化的信息沉淀，而知识的本质是结构化、通用化的信息集合，二者都是“信息的存储-关联-调用”，核心诉求均是让智能体高效获取有效信息。当然这种融合并非简单的功能得加，而是围绕信息价值最大化形成的逻辑闭环。首先信息形态统一，无论是MemU的Md记忆文件，还是Supermemory的多模态数据，均被纳入结构化管理，打破记忆与知识的存储差异；其次是主动权归一，Agent既主导记忆的归档、更新与遗忘，又根据信息属性选择适配的检索方式（如MemU的双检索模式），实现信息管理-检索调用的自主协同；最后是价值相互反哺，记忆的个性化特质（如用户偏好、交互时序）能指导知识检索的精准度，而知识图谱的结构化关联能优化记忆的组织逻辑，让信息的“存储-调用-迭代”形成正向循环。

最终，这种深度融合将让RAG与记忆体系共生为智能体的核心认知基座，支撑其从“被动信息补充”向“自主认知决策”跨越。

动手实践

演示一下如何从零到一实现知识检索模式，有助于我们加深理解。

import numpy as np
原生实现 RAG+记忆管理融合｜无框架｜贴合MemU/Supermemory核心逻辑
class RagWithMemory:
def init(self):
self.memory_knowledge = []  # 统一存储：记忆项+知识项 结构化信息集合
self.vec_lib = []            # 向量索引库，与记忆知识库一一映射
def text2vec(self, text):  # 极简语义量化（对应索引阶段-语义转向量）
return np.array([hash(w) % 100 for w in text.split()])[:10]
def add(self, info):  # 记忆/知识统一新增归档｜信息形态统一管理
self.memory_knowledge.append(info)
self.vec_lib.append(self.text2vec(info))
def cos_sim(self, a, b):  # 余弦相似度｜检索阶段核心匹配逻辑
return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b) + 1e-6)
def retrieve(self, query, top_k=1):  # 自主检索｜返回高相关记忆/知识
q_vec = self.text2vec(query)
scores = [self.cos_sim(q_vec, v) for v in self.vec_lib]
idx = np.argsort(scores)[-top_k:][::-1]
return [self.memory_knowledge[i] for i in idx]
def generate(self, query):  # 检索增强生成｜最终价值输出
context = self.retrieve(query)
return f"基于记忆与知识推理：{query} → {''.join(context)}"
测试：记忆归档+知识检索+增强生成 闭环
rag_mem = RagWithMemory()
rag_mem.add("用户偏好：只看科幻类电影，喜欢星际穿越")  # 个性化记忆项
rag_mem.add("知识：星际穿越导演是诺兰，核心主题是亲情与时空") # 结构化知识项
print(rag_mem.generate("用户喜欢的电影相关知识是什么？"))

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