在构建智能问答系统的过程中，传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法在回答简单问题时表现出色，但随着需求的提升，RAG的局限性也愈发明显。本文将分析传统RAG的局限性，探讨如何利用智能体应对这些问题，并总结为什么增加智能体层可以提升RAG系统的能力。

1 传统RAG的局限性

传统RAG架构依赖简单的top-k检索方法

传统的RAG模型主要依赖简单的top-k检索方法，即从向量数据库中检索出与查询最相似的k个文档片段。这种方式在回答简单的事实类问题时效果较好，但在处理更复杂的任务时逐渐暴露出明显的不足，主要表现为以下几点：

1. 复杂问题处理能力有限：RAG在处理简单的单一问题（如“Tesla的风险因素有哪些？”）时表现良好，但对需要概括、对比、结构化分析或多步骤的复杂问题难以胜任。例如，像“比较Uber和Lyft在2021年的收入增长”这样的对比问题，传统的top-k方法难以直接回答。

2. 检索信息的局限性：top-k方法在总结性问题上尤其表现欠佳。总结问题往往需要提取文档中的所有信息，而top-k方法仅能检索出k个最相似的文档片段，容易遗漏重要信息。例如，像“作者在环境科学职业生涯中有哪些贡献？” 这样的问题需要对作者的整个职业生涯进行全面总结，而不仅仅是提取几段相关内容的片段。
   此外，在对比问题中，单一查询无法完成任务，需要进一步拆解为多个子问题并分别查询。

3. 多步骤推理不足：复杂的多步骤问题通常需要顺序推理和计划能力，例如将问题拆解为多个子任务并依次处理。然而，传统RAG缺乏对任务的分解和计划功能，因此难以完成具有连贯性的复杂查询。

总体来看，传统RAG更适合直接的问答，但难以应对需要分步推理或综合分析的复杂问题。因此，研究者们正在探索更动态、灵活的问答系统来弥补RAG的这些不足。

2 解决RAG局限性的三类关键问题及方案

针对上述局限性，我们可以从总结、对比和多步骤问题三个方面，采取不同的解决方案：

1. 总结性问题

• 问题：top-k检索仅返回最相似的k个片段，无法涵盖完整的文档信息，而总结性问题通常需要基于文档全局信息进行回答。

• 解决方案：针对总结类问题，应增加检索的范围，将整个文档提供给大语言模型（LLM）进行生成，而不是只限于局部片段。这样，模型可以全面理解文档内容，更好地进行总结。

通过路由(Routing)解决总结类查询

1. 对比性问题

• 问题：对比性问题要求将问题拆解为独立的部分，分别处理后再综合比较，传统RAG缺乏这种拆解和独立处理能力。

• 解决方案：引入查询规划，通过LLM将对比问题分解为多个子任务，并为每个子任务指定合适的工具进行处理。例如，对比Uber和Lyft的收入增长，可以分解为两个独立的收入查询，分别查询后再将结果汇总。这种方法使RAG系统在结构化任务上更具灵活性。
  
  

查询规划器（Query Planner)

• 多步骤推理问题

• 问题：多步骤问题需要复杂的逻辑推理和连贯的流程，RAG无法保持状态或在多轮交互中传递上下文信息。

• 解决方案：通过引入智能体层，利用智能体的计划和状态管理能力处理多步骤问题。智能体能够在回答过程中嵌入循环、记忆模块和查询规划，使得系统可以通过反复迭代的方式逐步解决复杂任务。例如，智能体可以执行ReAct循环（“思考-行动-行动输入”），不断更新上下文并适应任务需求。

使用LLMComplier技术是解决多步骤推理问题的解决方案之一

以上解决方案在特定场景中提升了RAG系统的有效性，但在构建健壮的问答系统时，仅依赖top-k方法远远不够。因此，引入智能体架构成为了构建高级问答系统的可行手段。

第三部分：为什么增加智能体层可以解决传统RAG的局限性？

将智能体层（agentic layer）整合到传统RAG系统中，可以极大地增强其灵活性和问题处理能力。以下是智能体如何解决传统RAG局限性的几个核心原因：

1. 更高级的推理和决策能力：传统RAG仅限于检索和生成，而智能体层能够将复杂的问题分解为子任务并制定执行计划。对于复杂的查询，智能体可以进行任务规划（query planning），将问题逐步分解并协调执行，确保每个步骤都得到最佳处理。

2. 工具集成与拓展能力：智能体可以整合多种工具，如SQL数据库、API接口，甚至其他RAG系统，以更广泛地访问和处理数据源。这种多工具协作使得智能体层能够回答范围更广、需求更复杂的问题，显著拓宽了问答系统的应用场景。

3. 状态保持与上下文管理：智能体能够设计成具备状态性（stateful），记录之前的交互信息并在后续回答中加以利用。这种状态管理允许系统进行复杂的多轮对话，并基于用户的反馈优化回答流程，使得问答体验更加连贯。

4. 迭代优化与自适应能力：智能体可以通过执行循环和反馈机制进行自我优化。例如，智能体可以使用ReAct架构（“思考-行动-行动输入”）不断调整问题的处理流程，灵活应对复杂任务。此外，研究者们也在开发具备长期规划、模拟和系统级优化能力的智能体架构，使系统更智能化。

通过增加智能体层，RAG系统不仅能够在处理复杂任务时展现更强的推理和决策能力，还能通过灵活的状态管理和工具整合实现更广泛的应用。智能体层的引入为构建更为强大、灵活的问答系统提供了重要的技术支撑。

总结

传统RAG在处理简单问题时表现优秀，但在应对复杂、多步骤或需要多工具协作的问题时显得捉襟见肘。通过引入智能体层，RAG系统获得了更强的推理、工具集成、状态保持和自适应能力，使其更胜任复杂的问答任务。在构建更灵活、动态的问答系统中，智能体为我们提供了新的技术路径，有望显著提升RAG系统的应用潜力和实用性。