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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


2025第一篇关于Agentic RAG最全面的综述

发布日期:2025-04-07 21:40:57 浏览次数: 1525 作者:PyTorch研习社
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探索Agentic RAG如何革新AI检索与生成任务,以及其在多行业的应用前景。

核心内容:
1. Agentic RAG的核心原理与模式解析
2. Agentic RAG系统分类与对比分析
3. Agentic RAG在医疗、教育等行业的实际应用案例探讨

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家


检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG) 系统结合了大语言模型(LLM)检索机制,能够生成具有上下文相关性的高质量回答。虽然传统 RAG 在知识检索和生成方面表现出色,但在处理动态的多步推理任务、适应性调整以及复杂工作流的编排方面仍存在局限性。

Agentic RAG 通过将 Agent 引入 RAG 流程,实现了人工智能领域的一次重大变革。该方法增强了 RAG 的自主性,使 AI 在检索和生成过程中能够更智能地调整策略、优化流程。


本文作为综述论文 Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG): A Survey On Agentic RAG》 的补充,提供了以下深入见解:

  • 核心原理与模式:介绍 Agentic RAG 的基本概念及其核心 Agentic 模式,包括反思(reflection)、规划(planning)、工具使用(tool use) 以及多智能体协作(multi-agent collaboration)

  • 系统分类:构建了 Agentic RAG 体系的详细分类,涵盖单智能体(single-agent)、多智能体(multi-agent)、层次化(hierarchical)、纠正型(corrective)、自适应(adaptive) 以及基于图结构(graph-based RAG)的不同框架。

  • 对比分析:系统地比较了传统 RAG、Agentic RAG 和 Agentic 文档工作流(ADW),分析它们各自的优势、劣势及适用场景。

  • 实际应用:探讨 Agentic RAG 在医疗、教育、金融、法律分析等多个行业的现实应用案例。

  • 挑战与未来发展:讨论该领域面临的可扩展性(scalability)、伦理 AI(ethical AI)、多模态融合(multimodal integration)以及人机协作(human-agent collaboration)等关键问题及发展方向。


本文旨在为研究人员和实践者提供全面的资源,以探索、实施并推进 Agentic RAG 系统的发展,助力 AI 在检索与生成任务上的智能化升级。




Agentic 模式  



Agentic RAG 系统的智能性和适应性源于一系列明确的 Agentic 模式。这些模式使智能体能够处理复杂推理任务,适应动态环境,并高效协作,从而提升 RAG 的能力。


1. 反思(Reflection)


定义:Agent 评估自身决策和输出,识别错误并改进结果。


Reflection Pattern


核心优势

  • 允许 Agent 对结果进行迭代优化,不断提高准确性。

  • 增强多步推理任务的可靠性,减少错误传播。


示例
医疗诊断系统中,Agent 会基于检索到的数据迭代优化诊断结果,不断调整判断,以提供更精准的医疗建议。


2. 规划(Planning)


定义:Agent 创建结构化的工作流程任务序列,以高效地解决问题。


Planning Pattern


核心优势

  • 通过任务拆解实现多步推理,使复杂问题更易处理。

  • 通过优化任务优先级,减少计算开销,提高执行效率。


示例
金融分析系统中,Agent 会规划数据检索任务,优先获取关键财务数据,评估风险,并生成投资建议,提高分析的精准度和效率。


3. 工具使用(Tool Use)


定义:Agent 与外部工具、API 和知识库交互,以检索和处理数据。


Tool Use Pattern


核心优势

  • 扩展系统能力,突破仅依赖预训练知识的局限。

  • 通过整合外部资源,支持特定领域应用,提高专业性和精准度。


示例
法律助理系统中,Agent 可从合同数据库中检索相关条款,并根据特定法规进行合规性分析,辅助法律决策。




4. 多智能体协作(Multi-Agent Collaboration)


定义:多个 Agent 协同工作,分工合作解决复杂任务,并共享信息与结果。


Multi-Agent Collaboration Pattern


核心优势

  • 高效处理大规模、分布式问题,提升系统吞吐量和响应速度。

  • 整合多个 Agent 的专长,实现更精准、更全面的任务执行。


示例

  • 客户支持系统:不同 Agent 协作完成知识检索、回复生成、后续跟进等任务,提高客户服务效率。

  • 法律研究系统:通过多智能体工作流进行法律文献检索、信息分析,并生成精准法律见解。


Agentic 模式的重要性


这些模式构成了 Agentic RAG 系统的核心支柱,使其能够:

  • 动态适应任务需求,根据不同场景灵活调整策略。

  • 通过自我评估优化决策,不断提高推理能力和准确性。

  • 利用外部资源进行领域专属推理,提升专业性和实用性。

  • 通过协作处理复杂的分布式工作流,提高任务执行的效率与规模化能力。



Agentic 工作流模式:动态协作的自适应策略  




Agentic 工作流模式帮助构建基于 LLM 的应用,优化其性能、准确性和效率。根据任务的复杂度和处理需求,不同的方法适用于不同的场景。

1. 提示链(Prompt Chaining):通过顺序处理提升准确性


定义
提示链将复杂任务拆解为多个步骤,每个步骤依赖上一步的结果。这种结构化方法通过简化子任务来提高准确性,但由于是顺序执行,可能会增加延迟。


Prompt Chaining Workflow


适用场景

  • 适用于可分解为固定子任务的任务,每个步骤都对最终结果至关重要。

  • 适用于逐步推理能提高准确性的情况。


示例应用

  • 多语言营销内容生成:先生成原始内容,再翻译为另一种语言,并确保语义和语气的一致性。

  • 文档编写流程:先生成大纲,再检查完整性,最后撰写全文,确保内容结构清晰、逻辑严谨。


2. 路由(Routing):将输入引导至专属流程


定义
路由通过对输入进行分类,将其分配到合适的专属提示(prompt)或处理流程。这一方法确保不同类型的查询或任务得到独立处理,从而提高效率和响应质量。


Routing Workflow


适用场景

  • 适用于不同输入类型需要不同处理方式的情况,以确保针对性优化。

  • 适用于优化计算资源,确保每类任务得到最合适的处理方式。


示例应用

  • 客服系统分类:根据用户查询内容,自动分类为技术支持、退款申请或一般咨询,并分配至相应的客服流程。

  • 智能计算资源分配:将简单查询交由轻量模型处理以降低成本,而将复杂请求交由高级模型处理,以确保高质量回答。


3. 并行化(Parallelization):通过并发执行加速处理


定义
并行化将任务拆分为多个独立流程,使其同时运行,以降低延迟、提高吞吐量。并行化可分为两种方式:

  • 分区(Sectioning):将任务拆解为独立的子任务,分别处理。

  • 投票(Voting):生成多个输出,通过对比提高准确性。


Parallelization Workflow


适用场景

  • 适用于任务可以独立执行时,提高处理速度。

  • 适用于需要多个输出以增加置信度的情况。


示例应用

  • 分区(Sectioning):在内容审核任务中,一个模型筛选违规内容,另一个模型生成响应,并行处理提高效率。

  • 投票(Voting):使用多个模型交叉检查代码漏洞,或在内容审核决策中进行多模型验证,提高判断的准确性。


4. 编排者-工作者模式(Orchestrator-Workers):动态任务分配


定义
该模式由中央编排者(Orchestrator)负责动态拆解任务,将子任务分配给专门的工作者(Worker)模型执行,并最终整合结果。与并行化不同,它能够根据输入的复杂度 自适应地调整任务拆解方式


Orchestrator-Workers Workflow


适用场景

适用于需要动态任务分解实时调整的任务,特别是在子任务无法预定义的情况下。


示例应用

  • 代码修改自动化:根据请求的更改类型,自动修改代码库中的多个文件,并确保一致性。

  • 实时信息检索与综合分析:从多个来源收集并整合相关信息,以生成完整、准确的研究报告。


5. 评估-优化模式(Evaluator-Optimizer):通过迭代优化输出


定义
评估-优化工作流采用迭代方式提高内容质量。它先生成初始输出,再通过评估模型提供反馈,不断优化和完善结果。


Evaluator-Optimizer Workflow


适用场景

适用于迭代优化能显著提升输出质量的任务,特别是具有明确评估标准的情况。


示例应用

  • 文学翻译优化:通过多轮评估与调整,确保翻译既准确又符合原文风格。

  • 多轮研究查询:根据前几轮搜索结果进行改进和补充,以提高信息的精准度和完整性。




Agentic RAG 系统种类  




Agentic RAG 系统包含了多种架构和工作流,每种架构都针对特定任务和复杂度进行了优化。以下是这些系统的详细分类:


1. 单一智能体 RAG(Single-Agent RAG)


核心思想:由单个自治 Agent 管理检索和生成过程。

Single-Agent RAG Diagram


工作流

  • 提交查询给 Agent。

  • Agent从外部来源检索相关数据。

  • 数据处理并生成响应。


优点

  • 适用于简单的用例。

  • 实现和维护简单。


局限性

  • 扩展性有限。

  • 无法有效处理多步推理或大数据集任务。


2. 多智能体 RAG(Multi-Agent RAG)


核心思想:一组 Agent 协作执行复杂的检索和推理任务。

Multi-Agent RAG Diagram


工作流

  • Agent 动态分配任务(如检索、推理、综合)。

  • 每个 Agent 专注于某个特定子任务。

  • 聚合并整合结果,生成一致的输出。


优点

  • 更适合分布式、多步骤的任务。

  • 提高模块化和扩展性。


局限性

  • 随着 Agent 数量增加,协调复杂度上升。

  • 存在 Agent 间冗余或冲突的风险。


3. 层次智能体 RAG(Hierarchical Agentic RAG)


核心思想:将 Agent 组织为层次结构,以更好地进行任务优先级管理和分配。

Hierarchical RAG Workflow


工作流

  • 顶层 Agent 负责协调下层 Agent 的子任务。

  • 每个下层 Agent 处理流程的特定部分。

  • 在较高层级上对结果进行迭代优化和整合。


优点

  • 适用于大规模和复杂任务。

  • 模块化设计促进了专业化。


局限性

  • 需要复杂的编排机制。

  • 层次结构的高层可能存在瓶颈。


4. 修正智能体 RAG(Corrective Agentic RAG)


核心思想:反馈循环使 Agent 能够反复评估和优化其输出。

工作流

  • Agent 生成初步响应。

  • 评估模块对响应进行检查,发现错误或不一致之处。

  • Agent 根据反馈优化响应。

  • 步骤 2-3 会重复,直到输出达到质量标准。


优点

  • 通过迭代优化,具有高准确性和可靠性。

  • 适用于易出错或高风险任务。


局限性

  • 计算开销较大。

  • 反馈机制必须设计良好,以避免死循环。


5. 自适应智能体 RAG(Adaptive Agentic RAG)


核心思想:根据任务需求动态调整检索策略和工作流。

工作流

  • Agent 评估查询及其上下文。

  • 根据可用数据和用户需求实时调整检索策略。

  • 使用动态工作流综合生成响应。


优点

  • 高度灵活,适应多种任务和动态环境。

  • 改善上下文相关性和用户满意度。


局限性

  • 设计鲁棒的适应机制具有挑战性。

  • 实时调整带来额外的计算开销。


6. 基于图的智能体 RAG(Graph-Based Agentic RAG)


基于图的 RAG 系统通过将图结构的数据整合到推理过程中,扩展了传统的 RAG 系统。


Graph-Based RAG Workflow


6.1 Agent-G:图 RAG 的智能体框架
核心思想:通过图知识库和反馈循环动态分配任务给专门的 Agent。
工作流

  • 从图知识库中提取关系(如疾病到症状的映射)。

  • 补充来自外部来源的非结构化数据。

  • 使用评估模块验证结果并进行迭代优化。

优点

  • 结合结构化和非结构化数据。

  • 模块化设计,适合处理复杂任务。

  • 通过迭代优化确保高准确性。


6.2 GeAR:图增强智能体 RAG
核心思想:通过图扩展技术和基于 Agent 的架构增强 RAG 系统。
工作流

  • 扩展查询相关的图,以便更好地理解关系。

  • 利用专门的 Agent 进行多跳推理。

  • 将图结构化信息和非结构化信息综合生成响应。

优点

  • 在多跳推理场景中表现优异。

  • 改善深度上下文任务的准确性。

  • 动态适应复杂查询环境。


7. 智能文档工作流(Agentic Document Workflows,ADW)


智能文档工作流通过 Agent 自动化文档为中心的流程,扩展了传统的 RAG 系统。


ADW Workflow Diagram


工作流

  • 文档解析与结构化:从发票或合同等文档中提取结构化数据。

  • 状态维护:在多步骤工作流中跟踪上下文一致性。

  • 知识检索:从外部来源或特定领域数据库检索相关参考资料。

  • 智能编排:应用业务规则,执行多跳推理,并协调外部 API。

  • 可操作输出生成:生成针对特定用途(如报告或摘要)的结构化输出。


关键特性与优点

  • 状态维护:确保多步骤工作流中的一致性。

  • 领域特定智能:根据特定领域的规则进行适配。

  • 扩展性:高效处理大规模文档处理任务。

  • 提高生产力:减少人工工作量,增强人类的专业能力。




Agentic RAG 框架的比较分析  



下表提供了三种架构框架:传统 RAG、Agentic RAG 和智能文档工作流(ADW)的综合比较分析。此分析突出了它们各自的优点、缺点以及最适合的应用场景,为不同用例的适用性提供了宝贵的见解。



主要结论

  • 传统 RAG 最适合用于需要基本检索和生成能力的简单任务。

  • Agentic RAG 在多智能体协作推理方面表现出色,适合更复杂的多领域任务。

  • 智能文档工作流(ADW) 提供量身定制的、以文档为中心的解决方案,适用于合同分析、发票处理等企业级应用。



应用领域  




Agentic RAG 系统在多个行业具有变革性潜力,能够实现智能检索、多步骤推理以及动态适应复杂任务。以下是 Agentic RAG 系统在一些关键领域的应用,展示了其重要影响:


1. 医疗和个性化医学


  • 问题:快速检索和综合医学知识,用于诊断、治疗规划和研究。

  • 应用

    • 利用多模态数据(如病历记录、医学文献)支持临床决策系统。

    • 自动化生成医学报告,并结合相关的上下文参考。

    • 使用多跳推理分析复杂关系(如疾病与症状的关联或治疗与结果的关系)。


2. 教育和个性化学习


  • 问题:为不同学习者提供个性化和适应性强的学习体验。

  • 应用

    • 设计能够实时检索知识并提供个性化反馈的智能辅导员。

    • 根据学生的进展和偏好生成定制的教育内容。

    • 通过多智能体系统进行协作学习模拟。


3. 法律和合同分析


  • 问题:分析复杂的法律文件并提取可操作的洞察。

  • 应用

    • 合同摘要与条款对比,确保与法律标准的一致性。

    • 检索先例案例和监管指南,以确保合规性。

    • 使用迭代工作流识别合同中的不一致或冲突。


4. 金融和风险分析


  • 问题:分析大规模金融数据集,识别趋势、风险和机会。

  • 应用

    • 自动生成财务总结和投资建议。

    • 通过多步骤推理和数据关联进行实时欺诈检测。

    • 使用基于图的工作流进行情景建模进行风险分析。


5. 客户支持和虚拟助手


  • 问题:提供上下文相关、动态的客户查询响应。

  • 应用

    • 构建基于 AI 的虚拟助手,提供实时客户支持。

    • 适应性系统通过学习用户反馈来改进响应。

    • 多智能体编排处理复杂的多查询交互。


6. 图增强应用程序在多模态工作流中的应用


  • 问题:处理需要关系理解和多模态数据整合的任务。

  • 应用

    • 基于图的检索系统,用于连接结构化和非结构化数据。

    • 在科学研究和知识管理等领域,增强推理工作流。

    • 跨文本、图像和结构化数据综合洞察,生成可操作的输出。


7. 以文档为中心的工作流


  • 问题:自动化处理涉及文档解析、数据提取和多步骤推理的复杂工作流。

  • 应用

    • 发票支付工作流

      • 解析发票,提取关键细节(如发票号、供应商信息、付款条款)。

      • 检索相关供应商合同,验证条款和合规性。

      • 生成付款推荐报告,包括节省成本的建议(如提前付款折扣)。

    • 合同审查

      • 分析法律合同中的关键条款和合规问题。

      • 自动识别风险并提供可操作的建议。

    • 保险索赔分析

      • 自动化审查索赔,提取保单条款,并根据预定义规则计算赔付。

  • 关键优势:
    • 状态维护:在工作流阶段中追踪文档的上下文。
    • 领域特定智能:根据行业特定需求应用量身定制的规则。

    • 扩展性:高效处理大规模企业文档。

    • 提升生产力:减少人工工作量,增强人类专家的能力。





挑战与未来方向  




尽管 Agentic RAG 系统具有巨大的潜力,但仍存在一些挑战和待解决的问题:


挑战


  1. 多智能体系统中的协调复杂性

  • 管理多个 Agent 之间的通信与协作可能导致低效并增加计算开销。

  • 如何平衡任务分配并解决 Agent 之间的冲突仍然是一个关键问题。

  • 伦理与负责任的人工智能

    • 确保在医疗、金融等敏感领域中,检索和决策过程无偏见。

    • 解决数据隐私问题,并构建符合伦理标准的透明系统。

  • 可扩展性与延迟问题

    • 在处理大规模数据集和高频查询时,如何确保系统响应时间不受影响。

    • 解决多智能体和基于图的工作流中的延迟问题。

  • 混合人机协作

    • 设计能够有效将人工监督与自主 Agent 结合的系统,尤其是那些需要领域专家参与的任务。

    • 在发挥 AI Agent 优势的同时,保持用户的信任与控制。

  • 多模态能力的扩展

    • 整合文本、图像、音频和视频数据,生成更丰富、更全面的输出。

    • 处理实时应用中多模态推理的复杂性。


    未来方向


    1. 增强的智能体编排

    • 开发更强大的协调框架,适应层级和多智能体系统。

    • 引入适应性学习机制,动态改进任务分配。

  • 领域特定应用

    • 针对法律分析、个性化教育和先进科学研究等领域,定制 Agentic RAG 系统。

  • 伦理AI与治理框架

    • 开发工具来监测、解释和减少 AI 输出中的偏见。

    • 为高风险环境中的伦理部署制定政策和指导方针。

  • 高效的基于图的推理

    • 优化基于图的工作流,以适应大规模的现实世界应用。

    • 探索将基于图的推理与神经网络相结合的混合方法。

  • 人机协同作用

    • 设计直观的界面和工作流,赋能人类有效地与 Agentic RAG 系统互动。

    • 聚焦于可解释性和以用户为中心的设计。


    https://github.com/asinghcsu/AgenticRAG-Survey










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