众所周知，LLM (大型语言模型)的出现彻底改变了我们与信息互动的传统方式，为信息获取和知识学习带来了全新的途径。然而，纵使这些语言模型拥有惊人的知识容量，但其内部知识库的有限性仍可能导致它们在回答某些复杂问题时存在准确性和深度不足的局限。这便是 RAG(Retrieval Augmented Generation，检索增强生成)技术应运而生的原因。
标准 RAG 发展历史解析
通常而言，RAG 赋予了语言模型获取和处理外部信息的能力，使其不再被限制在固有的知识范畴内。通过将语言模型与信息检索系统结合，RAG 允许模型动态地从互联网、知识库或其他外部来源检索相关内容，并将这些内容融合到生成的响应中。这一机制确保了生成的答复不仅贴近真实世界，内容更加翔实可信，从而显著提升了语言模型在处理复杂问题时的表现。
除了准确性和深度的提升，RAG 技术还为语言模型带来了更强的泛化能力和知识扩展性。由于不再完全依赖内部知识，模型可以灵活地学习和综合新的信息，从而适应不断变化的现实世界。这一优势尤其适用于那些知识更新迅速或需求多变的领域，使语言模型的应用场景更加广阔。
尽管标准 RAG(检索增强生成)技术已经证明了其在简单查询任务中的卓越表现，但面对更加复杂的信息处理需求时，仍可能受到局限性的制约。这正是 Agentic RAG 应运而生的原因。Agentic RAG 通过引入人工智能代理的概念，为语言模型赋予了更高层次的智能和自主性，从而使其成为回答复杂问题的有力解决方案。
在 Agentic RAG 体系结构中，不再被动地响应查询请求,而是主动地分析初步检索到的信息，并基于对任务复杂性的评估，战略性地选择最为合适的工具和方法进行进一步的数据检索和处理。这种多步骤推理和决策的能力使得 Agentic RAG 可以高效地处理复杂的研究任务，如总结和比较多个文档中的信息、制定后续的精心策划的问题等。
与此同时，Agentic RAG 还具备了动态规划和自我修正的能力。它们可以根据任务进展情况，灵活调整策略和方向，确保信息检索和处理的高效性和准确性。这一过程贯穿始终，直到代理认为已经获取了足够的信息来给出全面、合理的答复。通过这种主动、自主的方式，Agentic RAG 将语言模型从被动的响应者转变为主动的调查员，赋予了它们深入挖掘和探索复杂信息的能力。
Agentic RAG 在各种需要深度理解和洞见的应用领域都具有巨大的潜力。无论是帮助用户全面理解复杂的专业主题、提供深刻的见解和建议，还是支持专家们做出明智的决策，Agentic RAG 都能发挥关键作用。其标志着语言模型和信息检索技术的又一次飞跃，为人工智能在知识获取和决策支持领域的应用奠定了坚实的基础。
在信息检索和自然语言处理方面，LLM 和 RAG 的当前发展迎来了效率和复杂的新时代。在 LLM 和 RAG 的最新发展中，在四个关键领域取得了重大进展：
1.RAG -增强检索
此技术的优化对于 RAG 系统的高效表现至关重要。最新的进展侧重于重新排名算法和混合搜索方法，旨在精准完善搜索结果的质量和相关性。其中，通过为每个文档构建多个矢量表示，可以实现更加细粒度的内容表征，从而增强相关性识别的准确性，确保检索到的信息与查询需求高度贴合。
2.语义缓存(Semantic Caching)
语义缓存(Semantic Caching)的引入成为降低计算成本、确保响应一致性的关键策略。通过将最近查询的答案与其语义上下文一并存储，RAG 系统可以高效地解决类似的请求，而无需重复进行计算密集型的 LLM 调用，从而大幅提升响应时间，并确保信息传递的一致性。
3.多模态集成(Multimodal Integration)
多模态集成(Multimodal Integration)技术将 LLM 和 RAG 的能力拓展到了文本之外的更广阔领域。通过集成图像、视频等其他模态数据，RAG 系统可以访问更加广泛的源材料，实现文本和视觉数据之间的无缝交互。这不仅有助于系统产生更加彻底和细致的响应，还为未来实现多模态信息处理及跨模态推理奠定了坚实基础。
4.Agentic Enhancement(代理增强技术)
Agentic Enhancement(代理增强技术)的应用赋予了 LLM 和 RAG 前所未有的智能化能力。通过引入基于人工智能的智能代理，这些系统不再是被动响应查询请求，而是能够主动分析任务复杂性、评估当前信息状态，并战略性地选择最有效的工具和方法进行多步骤的数据检索和处理。
什么是 Agentic RAG ?
通常来讲，我们可以一句话对其进行概括，Agentic RAG，即“基于代理“的 RAG 实现。
基于代理的检索增强生成(Agentic RAG)技术通过引入创新的代理框架，彻底改变了我们回答复杂问题的方式。与传统上完全依赖 LLM(大型语言模型)的方法不同，Agentic RAG 利用智能化代理来高效解决那些需要复杂规划、多步骤推理和利用外部工具的棘手问题。
在 Agentic RAG 体系结构中，智能代理扮演着关键角色。如同熟练的研究员，善于灵活运用各种策略和工具来全面探索并深入挖掘信息。代理们首先审视问题的复杂性，评估当前信息状态，然后战略性地选择最有效的工具和方法，如浏览多个文档源、对比分析不同信息、生成总结性摘要等，从而逐步累积知识，最终给出全面而准确的解答。
与传统方法相比，Agentic RAG 的核心优势在于其创新的代理框架赋予了系统前所未有的智能化能力。代理们不再是被动响应者，而是主动的调查员和决策者，能够自主规划行动路线，进行多步骤推理，并根据任务进展情况灵活调整策略，确保信息检索和处理的高效性。
另一个关键优势是 Agentic RAG 具备出色的可扩展性。在该框架下，每个新的文档集合都由一个专门的子代理负责管理，从而确保了对大规模异构信息源的高效整合和利用。无论是增加新的数据集、知识库，还是集成其他外部工具，Agentic RAG 都能够灵活应对，实现无缝集成。
通过智能代理的强大能力和灵活的可扩展性，Agentic RAG 系统正在为复杂问题的解答开辟出全新的道路。它突破了传统方法的局限性，赋予了语言模型前所未有的智能化和自主性，使其能够主动、高效地检索和处理海量异构信息，从而产生高质量、深刻的见解和解决方案。
Agentic RAG 的独特之处在哪 ?
引入 Agentic RAG (基于智能代理的检索增强生成)技术的主要原因在于应对传统语言模型和信息检索系统在解决复杂问题时所面临的诸多挑战和局限性。以下为需要 Agentic RAG 的几个关键原因，仅供参考:
1.处理复杂问题的需求
复杂问题往往需要综合多个信息源、进行多步骤推理、甚至利用外部工具才能得到全面解答。然而，传统的语言模型和检索系统通常仅能基于其内部知识库给出初步回应，缺乏对复杂任务的解决能力。Agentic RAG 通过引入智能代理，赋予系统规划、决策和利用外部资源的能力，从而可以高效地处理此类复杂问题。
2.提高信息检索和处理的效率
传统信息检索系统常常面临着信息过载的困扰，需要人工筛选大量无关内容。而 Agentic RAG 的智能代理能够主动分析任务需求，制定检索策略，精准获取相关信息，从而显著提高了信息检索和处理的效率。
3.增强系统的可解释性和可控性
Agentic RAG 通过其逐步规划和决策过程，为系统的运作增加了可解释性和透明度。用户可以追溯代理的推理路径，了解系统是如何得出最终结论的。从而不仅提高了可信度，也为对系统行为的控制提供了支持。
4.实现知识的动态更新和扩展
传统系统通常受限于其固有的知识库，难以实时吸收新知识。而 Agentic RAG 则可以灵活地访问外部信息源，动态更新和扩展知识库，确保知识的时效性和全面性。
5.支持异构信息源的集成
Agentic RAG 架构支持各种异构信息源的集成，无论是文本、图像、视频等不同模态数据，还是专有数据库、APIs 等外部工具，都可以被智能代理高效利用，从而实现全方位的信息挖掘和综合。
6.提高系统的可扩展性和灵活性
Agentic RAG 框架具有优秀的模块化设计，新的信息源或工具可以通过添加对应的代理子模块而轻松集成，从而使系统具备出色的可扩展性和灵活性。
基于综上所述，Agentic RAG 的出现正是为了应对传统系统在复杂问题解决、信息检索效率、可解释性、知识扩展、异构集成和系统灵活性等方面的不足，为语言模型和信息检索系统赋能，使其能够以更高效、智能和透明的方式服务于人类的信息需求。
因此，可以预见，在不远的将来，基于 Agentic RAG 技术的智能系统将大显身手，成为人类在海量杂糅信息中探索知识、获取见解的得力助手。它们将擅长自主浏览各种复杂的信息景观，深入挖掘内在价值，综合异源见解，为用户提供高质量、细致入微的解决方案，助力人类在知识获取和决策制定等领域跨越新的征程。
Reference ：
[1] https://www.marktechpost.com/2024/05/28/the-rise-of-agentic-retrieval-augmented-generation-rag-in-artificial-intelligence-ai/
[2] https://medium.com/@bijit211987/agentic-rag-81ed8527212b
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