ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能（GenAI）在文本生成、文本到圖像生成等任務中表現(xiàn)出令人印象深刻的性能。然而，生成模型也不能避免其固有的局限性，包括產(chǎn)生幻覺的傾向，在數(shù)學能力弱，而且缺乏可解釋性。因此，提高他們能力的一個可行辦法是讓他們能夠與外部世界互動，以不同的形式和方式獲取知識，從而提高所生成內(nèi)容的事實性和合理性。
檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術研究旨在提供更有依據(jù)、更依賴事實的信息來幫助解決生成式AI的幻覺傾向、專業(yè)力弱等固有缺陷。RAG最新科研綜述可以參考：面向AI內(nèi)容生成的檢索增強生成(RAG)技術全面綜述：背景、基礎、進階、應用、展望。
檢索增強生成智能體(Agentic RAG)的核心是將智能和自主性注入到RAG框架中。這就像是給一個普通的RAG系統(tǒng)進行了重大升級，將其轉變?yōu)橐粋€能夠自主決策并采取行動以實現(xiàn)特定目標的自主智能體。本文幫助理解RAG智能體方法并了解它如何徹底改變我們處理信息的方式。
作者：張長旺，圖源：旺知識
作為對照，您可以參考我們以前的相關文章來了解經(jīng)典RAG系統(tǒng)的特性和特點：
高級檢索增強生成技術(RAG)全面指南：原理、分塊、編碼、索引、微調(diào)、Agent、展望
檢索增強生成技術(RAG)深度優(yōu)化指南：原理、挑戰(zhàn)、措施、展望
1 - RAG智能體特性特點
上下文至上：傳統(tǒng)RAG實現(xiàn)的最大局限之一是它們無法真正理解并考慮更廣泛的對話上下文。而RAG智能體則被設計成具有上下文感知能力。它們可以把握對話的微妙之處，考慮歷史，并相應地調(diào)整行為。這意味著更連貫和相關的回應，就像智能體真正參與了一場自然對話一樣。
智能檢索策略：RAG系統(tǒng)過去依賴靜態(tài)規(guī)則進行檢索，RAG智能體比規(guī)則那聰明多了。它們采用智能檢索策略，動態(tài)評估用戶的查詢、可用工具（數(shù)據(jù)來源）和上下文線索，以確定最合適的檢索行動。就像有一個知道在哪里找到你需要的信息的私人助手一樣。
多智能體協(xié)作：復雜的查詢通常涉及多個文檔或數(shù)據(jù)源，在RAG智能體的世界里，我們有多智能體協(xié)作的能力。想象一下有多個專門的智能體，每個智能體都是自己領域或數(shù)據(jù)源的專家，共同合作并綜合他們的發(fā)現(xiàn)，為用戶提供全面的回應。就像有一組專家一起解決你最棘手的問題一樣。
智能推理：RAG智能體不僅擅長檢索信息；它們還配備了遠遠超越簡單檢索和生成的推理能力。這些智能體可以對檢索到的數(shù)據(jù)進行評估、校正和質(zhì)量檢查，確保用戶收到的輸出是準確可靠的。不再擔心獲取到可疑信息了！
生成后驗證：RAG智能體可以進行生成后的檢查。它們可以驗證生成內(nèi)容的真實性，甚至運行多次生成并為用戶選擇最佳結果。
適應性與學習：RAG智能體架構可以設計成包含學習機制，使智能體能夠隨著時間的推移適應和改進其性能。這就像有一個系統(tǒng)，你使用得越多，它就越聰明、越高效！
2 - RAG智能體參考架構
好了，現(xiàn)在我們已經(jīng)對RAG智能體的基本原理有了很好的理解，讓我們深入探討一下使整個系統(tǒng)運行的參考架構。
在這個架構的核心，我們有RAG智能體——智能指揮官，負責接收用戶查詢并決定適當?shù)男袆臃结槨０阉胂蟪山豁憳穲F的指揮，協(xié)調(diào)所有不同的樂器（工具）以創(chuàng)造和諧的表演。
現(xiàn)在，這個智能體并不孤單。它配備了一套工具，每個工具都與特定的一組文檔或數(shù)據(jù)源相關聯(lián)。這些工具就像是專門的智能體或函數(shù)，可以從各自的數(shù)據(jù)源中檢索、處理和生成信息。
例如，假設你有工具1，負責訪問和處理財務報表，以及工具2，處理客戶數(shù)據(jù)。RAG智能體可以根據(jù)你的查詢動態(tài)選擇和組合這些工具，使其能夠從多個來源合成信息，為你提供全面的回應。
檢索的信息來自于自定義文檔和數(shù)據(jù)源。這些信息可以是結構化的或非結構化的，包括數(shù)據(jù)庫、知識庫、文本文檔和多媒體內(nèi)容等。它們是工具處理的原材料。
現(xiàn)在，假設你向智能體提出了一個涉及多個領域或數(shù)據(jù)源的復雜問題：RAG智能體規(guī)劃整個過程，確定使用哪些工具，從相關的數(shù)據(jù)源檢索相關信息，并生成針對你查詢的最終回應。
在整個過程中，智能體利用智能推理、上下文感知和生成后驗證技術，確保你收到的輸出不僅準確，而且符合你的需求。
當然，這只是參考架構的簡化表示。在現(xiàn)實世界中，RAG智能體的實現(xiàn)可能涉及其他組件，例如語言模型、知識庫和其他支持系統(tǒng)，具體取決于特定的用例和需求。
3 - RAG智能體開發(fā)實例
我們這里實現(xiàn)一個RAG智能體的實例(arXiv文章檢索智能體)來具體說明RAG智能體的開發(fā)實現(xiàn)。
3.1 開發(fā)架構
這里RAG智能體的開發(fā)架構是為每份文檔設置一個文檔智能體，每個文檔智能體都能在自己的文檔中進行問題解答和總結。然后建立一個頂級智能體（元智能體），管理所有低級文檔智能體。
3.2 開發(fā)技術棧
Langchain: 更具體地說是 LCEL：開發(fā) LLM 應用程序的協(xié)調(diào)框架
OpenAI: 提供大語言模型(LLM)服務
FAISS-cpu: 向量存儲
3.3 數(shù)據(jù)源
在這里，我們將利用ArxivLoader來檢索發(fā)表在arXiv上的文章的元數(shù)據(jù)。
3.4 代碼實現(xiàn)
安裝所需的依賴項：
!pip install -qU langchain langchain_openai langgraph arxiv duckduckgo-search
!pip install -qU faiss-cpu pymupdf
設置環(huán)境變量：
from google.colab import userdata
from uuid import uuid4
import os
#
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = userdata.get('OPENAI_API_KEY')
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = f"AIE1 - LangGraph - {uuid4().hex[0:8]}"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = userdata.get('LANGCHAIN_API_KEY')