「RAG 技術(shù)通過(guò)在 AI 生成過(guò)程中引入外部知識(shí)檢索，從基礎(chǔ)的文檔查詢發(fā)展到多模態(tài)、Multi-Agent 體協(xié)同的智能架構(gòu)，讓 AI 回答更準(zhǔn)確、更全面」

「核心組件」

• 嵌入模型：    將文本轉(zhuǎn)換為向量表示
• 生成模型：    負(fù)責(zé)最終的內(nèi)容生成
• 重排序模型： 優(yōu)化檢索結(jié)果的相關(guān)性
• 向量數(shù)據(jù)庫(kù)： 存儲(chǔ)和檢索向量化的內(nèi)容
• 提示模板：     規(guī)范化的查詢處理模板
• AI Agent：      智能決策和任務(wù)協(xié)調(diào)

圖例 1

Naive RAG 

Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation）是最基礎(chǔ)的一種架構(gòu)，用于結(jié)合檢索和生成來(lái)處理復(fù)雜的任務(wù)，比如問(wèn)答或內(nèi)容生成。

其基本架構(gòu)如下：

1.檢索模塊（Retriever）

• 負(fù)責(zé)從知識(shí)庫(kù)（如文檔集合或數(shù)據(jù)庫(kù)）中找到與輸入查詢相關(guān)的上下文。
• 通?；谙蛄繖z索技術(shù)，使用嵌入模型（如 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings）將查詢和文檔嵌入到向量空間中，計(jì)算相似性并返回最相關(guān)的文檔。

2.生成模塊（Generator）

• 接收用戶輸入和檢索到的上下文，生成最終的回答或內(nèi)容。
• 通常使用大型語(yǔ)言模型（如 GPT 或 T5）來(lái)生成自然語(yǔ)言輸出。

3.流程

1. 用戶輸入一個(gè)查詢（如問(wèn)題）。
2. 檢索模塊從知識(shí)庫(kù)中找出與查詢相關(guān)的文檔片段。
3. 將檢索結(jié)果連同查詢一起傳遞給生成模塊。
4. 生成模塊基于上下文生成回答或內(nèi)容。

特點(diǎn)

• 簡(jiǎn)單高效：由于模塊化設(shè)計(jì)，容易實(shí)現(xiàn)和調(diào)試。
• 可擴(kuò)展性強(qiáng)：檢索模塊和生成模塊可以獨(dú)立優(yōu)化或替換。
• 存在局限性：Naive RAG 通常假設(shè)檢索的上下文是完備的，這在知識(shí)庫(kù)更新不及時(shí)或檢索效果不佳時(shí)可能導(dǎo)致生成結(jié)果不準(zhǔn)確。

應(yīng)用場(chǎng)景

• 文檔問(wèn)答：基于企業(yè)內(nèi)部文檔或外部知識(shí)庫(kù)回答用戶提問(wèn)。
• 內(nèi)容生成：輔助生成新聞、摘要等需要結(jié)合外部信息的內(nèi)容。
• 技術(shù)支持：從常見(jiàn)問(wèn)題解答（FAQ）庫(kù)中檢索答案并生成自然語(yǔ)言響應(yīng)。

Naive RAG 是 RAG 系列架構(gòu)的起點(diǎn)，更復(fù)雜的變種（如使用多輪交互或強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化）通常在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展。

Retrieve-and-rerank 

Retrieve-and-Rerank 是在基礎(chǔ) RAG 架構(gòu)上的增強(qiáng)版本，通過(guò)引入重排序（Reranking）步驟，進(jìn)一步優(yōu)化檢索結(jié)果的相關(guān)性。這種方法非常適合在需要高精度答案的任務(wù)中使用。

架構(gòu)增強(qiáng)點(diǎn)：重排序步驟

在基礎(chǔ) RAG 的檢索階段（Retriever）之后，加入一個(gè)額外的重排序模塊，以更好地篩選檢索結(jié)果，提高傳遞給生成模塊（Generator）上下文的質(zhì)量。

核心流程

1. 初步檢索（Initial Retrieval）

• 檢索模塊從知識(shí)庫(kù)中找到一批初步相關(guān)的文檔（例如，前 50 個(gè)文檔）。
• 使用向量檢索（如基于余弦相似度或歐幾里得距離）快速生成候選文檔集合。

2. 重排序（Rerank）

• 傳統(tǒng)方法：BM25、TF-IDF 等。
• 深度學(xué)習(xí)模型：基于 BERT 的交互式檢索模型（如 Cross-Encoder）。
• 混合方法：將檢索分?jǐn)?shù)與語(yǔ)義模型得分結(jié)合。
• 將初步檢索到的候選文檔集合交給一個(gè)專門(mén)的重排序模型。
• 重排序模型可以是：
• 輸出一個(gè)按相關(guān)性排序的高質(zhì)量文檔列表。

3. 生成模塊（Generator）

• 僅使用重排序后的前 N 個(gè)文檔作為上下文，生成回答或內(nèi)容。
• 高相關(guān)性的上下文能顯著提升生成質(zhì)量。

Retrieve-and-Rerank 優(yōu)勢(shì)

1. 提升檢索精度

• 初步檢索模塊通?？焖俚致裕赡芤胼^多噪聲；重排序能更精準(zhǔn)地選擇最相關(guān)的文檔。

2. 減少生成錯(cuò)誤

• 提供高相關(guān)性上下文，避免生成模塊在不相關(guān)或錯(cuò)誤信息基礎(chǔ)上生成答案。

3. 模塊靈活性

• 重排序模塊可以獨(dú)立優(yōu)化，例如微調(diào) BERT 模型，加入領(lǐng)域知識(shí)等。

4. 適配長(zhǎng)尾查詢

• 對(duì)于少見(jiàn)或復(fù)雜的查詢，重排序能進(jìn)一步優(yōu)化初步檢索效果。

應(yīng)用場(chǎng)景

1. 問(wèn)答系統(tǒng)

• 在文檔問(wèn)答中，Retrieve-and-Rerank 常用于優(yōu)化檢索階段，確保提供與問(wèn)題高度相關(guān)的上下文。

2. 推薦系統(tǒng)

• 在搜索和推薦場(chǎng)景中，重排序步驟可以顯著提高最終推薦內(nèi)容的相關(guān)性和用戶滿意度。

3. 技術(shù)支持

• 從技術(shù)文檔或 FAQ 中篩選最相關(guān)的答案，減少生成模塊的錯(cuò)誤回答率。

示例技術(shù)棧

• 檢索模塊：FAISS、ElasticSearch、BM25 等。
• 重排序模塊：BERT、MiniLM、ColBERT（使用 Cross-Encoder）等。
• 生成模塊：GPT、T5、LLaMA 等。

通過(guò)這種方式，Retrieve-and-Rerank 在原始 RAG 架構(gòu)的基礎(chǔ)上增強(qiáng)了檢索的相關(guān)性，顯著提升了最終生成的質(zhì)量。

Multimodal RAG 

與基礎(chǔ) RAG 類似，Multimodal RAG 也由檢索模塊（Retriever）和生成模塊（Generator）組成，但增強(qiáng)了對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持：

1. 多模態(tài)檢索模塊

• 能處理和索引不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，如圖像、視頻或音頻的特征。
• 通常利用預(yù)訓(xùn)練模型將非文本模態(tài)（如圖像）轉(zhuǎn)換為嵌入向量，存儲(chǔ)在統(tǒng)一的向量數(shù)據(jù)庫(kù)中。
• 檢索時(shí)，將用戶輸入（文本或其他模態(tài)）編碼為嵌入向量，與數(shù)據(jù)庫(kù)中的嵌入進(jìn)行匹配。

2. 多模態(tài)生成模塊

• 接受多模態(tài)的上下文，例如文本和圖像的組合。
• 利用專門(mén)設(shè)計(jì)的多模態(tài)生成模型（如 Flamingo、BLIP-2）生成回答或內(nèi)容。
• 能夠根據(jù)上下文模態(tài)靈活調(diào)整生成策略。

3. 流程
4. 用戶輸入可以是文本（如問(wèn)題）或其他模態(tài)（如圖像）。
5. 多模態(tài)檢索模塊找到與輸入相關(guān)的多模態(tài)上下文。
6. 將檢索結(jié)果傳遞給生成模塊，結(jié)合上下文生成多模態(tài)回答或內(nèi)容。

關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)

1. 模態(tài)對(duì)齊

• 在多模態(tài)數(shù)據(jù)之間建立共同表示，例如將圖像特征和文本特征映射到同一個(gè)向量空間。
• 常用技術(shù)：CLIP、Align-before-Fuse、BLIP 等。

2. 模態(tài)融合

• 將檢索到的不同模態(tài)的上下文信息進(jìn)行有效融合，為生成模塊提供統(tǒng)一的輸入。
• 方式：早期融合（將模態(tài)特征直接拼接）、晚期融合（分別處理后再結(jié)合）。

3. 生成模型支持

• 多模態(tài)生成需要具備同時(shí)處理文本和非文本模態(tài)的能力。
• 模型：Flamingo、BLIP-2、Visual ChatGPT 等。

Multimodal RAG 的優(yōu)勢(shì)

1. 支持多種輸入類型

• 不僅可以回答文本問(wèn)題，還能處理圖像相關(guān)的查詢，如“這張圖片中的物體是什么？”。

2. 豐富的信息來(lái)源

• 檢索和利用跨模態(tài)的信息，比如從圖片和相關(guān)描述中生成答案。

3. 增強(qiáng)的上下文理解

• 將文本、圖像等模態(tài)上下文結(jié)合起來(lái)，生成更精確、更有深度的內(nèi)容。

4. 廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景

• 可用于醫(yī)學(xué)影像分析、教育、內(nèi)容創(chuàng)作等需要多模態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合的任務(wù)。

應(yīng)用場(chǎng)景

1. 多模態(tài)問(wèn)答

• 結(jié)合文本和圖像回答問(wèn)題，例如“這張 X 光片有什么異常？”

2. 圖像描述生成

• 為圖像生成自然語(yǔ)言描述，適用于教育或輔助工具。

3. 跨模態(tài)搜索

• 用戶輸入文本，系統(tǒng)從圖像庫(kù)中檢索相關(guān)圖像（或反之）。

4. 醫(yī)療診斷

• 結(jié)合醫(yī)學(xué)文本和影像數(shù)據(jù)，生成診斷報(bào)告或建議。

5. 內(nèi)容生成

• 從視頻或音頻中提取關(guān)鍵信息并生成摘要或分析報(bào)告。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)示例

1. 檢索模塊

• 圖像：使用 CLIP、DINO 等模型提取圖像特征。
• 文本：使用 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings。

2. 生成模塊

• 使用多模態(tài)生成模型，如 Flamingo、BLIP-2、Visual ChatGPT 等。

3. 數(shù)據(jù)庫(kù)

• 存儲(chǔ)跨模態(tài)嵌入的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，如 FAISS、Weaviate。

通過(guò) Multimodal RAG，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的跨模態(tài)任務(wù)，為各種應(yīng)用提供更強(qiáng)大的解決方案。

Graph RAG

Graph RAG是對(duì)基礎(chǔ) RAG 架構(gòu)的一種擴(kuò)展，通過(guò)引入圖數(shù)據(jù)庫(kù) 來(lái)增強(qiáng)知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)和文檔間關(guān)系的理解。這種架構(gòu)不僅提高了檢索的精準(zhǔn)性，還能更好地利用知識(shí)的上下文和結(jié)構(gòu)化信息。

Graph RAG 架構(gòu)

Graph RAG 的核心思想是在知識(shí)檢索過(guò)程中利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如 Neo4j、TigerGraph）來(lái)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。通過(guò)將文檔、實(shí)體和它們之間的關(guān)系建模為圖結(jié)構(gòu)，可以更高效地處理復(fù)雜的知識(shí)連接和語(yǔ)義關(guān)系。

核心模塊

1. 圖數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）

• 圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)文檔及其結(jié)構(gòu)化關(guān)系（節(jié)點(diǎn)和邊），提供上下文的關(guān)系視圖。
• 節(jié)點(diǎn)：可以表示實(shí)體（如人名、地名）、文檔或知識(shí)片段。
• 邊：表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系（如“引用”“從屬”“因果”等）。

2. 檢索模塊（Graph-based Retriever）

• 查詢不僅基于文檔內(nèi)容，還利用圖的結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)系推理。
• 可通過(guò)圖查詢語(yǔ)言（如 Cypher）實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的知識(shí)檢索。

3. 生成模塊（Generator）

• 將檢索到的多層次上下文（文檔和其相關(guān)節(jié)點(diǎn)）輸入到生成模型。
• 生成模型結(jié)合圖關(guān)系信息，生成更精準(zhǔn)、更上下文相關(guān)的輸出。

Graph RAG 工作流程

1. 知識(shí)建模

• 文檔：“愛(ài)因斯坦提出了相對(duì)論?！?/li>
• 節(jié)點(diǎn)：??愛(ài)因斯坦??、??相對(duì)論??
• 邊：??提出??
• 從知識(shí)庫(kù)或文檔集合中提取實(shí)體、關(guān)系和文本內(nèi)容，構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫(kù)。
• 示例：

2. 用戶查詢

• 用戶輸入問(wèn)題，如“相對(duì)論的提出者是誰(shuí)？”。
• 將查詢轉(zhuǎn)換為圖查詢（例如，搜索與“相對(duì)論”相關(guān)的節(jié)點(diǎn)和邊）。

3. 圖查詢

• 檢索與用戶問(wèn)題相關(guān)的子圖，例如“相對(duì)論”節(jié)點(diǎn)及其直接連接的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系。

4. 上下文擴(kuò)展

• 將檢索到的子圖中的信息轉(zhuǎn)化為文本上下文，并傳遞給生成模塊。

5. 內(nèi)容生成

• 生成模塊結(jié)合用戶問(wèn)題和擴(kuò)展上下文，生成自然語(yǔ)言回答。

Graph RAG 的優(yōu)勢(shì)

1. 知識(shí)點(diǎn)間關(guān)系的深度挖掘

• 通過(guò)圖結(jié)構(gòu)，捕捉文檔或知識(shí)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系（如層次關(guān)系、因果關(guān)系等），提高檢索結(jié)果的質(zhì)量。

2. 上下文的精準(zhǔn)擴(kuò)展

• 在檢索階段，圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以幫助找到更相關(guān)的上下文，而不僅僅依賴向量相似性。

3. 增強(qiáng)推理能力

• 利用圖的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行關(guān)系推理，例如多跳檢索（從一個(gè)節(jié)點(diǎn)找到間接相關(guān)的節(jié)點(diǎn)）。

4. 動(dòng)態(tài)更新與維護(hù)

• 圖數(shù)據(jù)庫(kù)支持動(dòng)態(tài)更新，易于在知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展時(shí)維護(hù)新數(shù)據(jù)的關(guān)系。

Graph RAG 應(yīng)用場(chǎng)景

1. 復(fù)雜問(wèn)答

• 需要跨文檔或跨實(shí)體推理的問(wèn)答任務(wù)，如法律問(wèn)答或科技文獻(xiàn)分析。

2. 知識(shí)管理

• 在企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)中，利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)管理和查詢大量關(guān)聯(lián)文檔或研究成果。

3. 內(nèi)容推薦

• 基于用戶查詢，利用圖關(guān)系推薦相關(guān)內(nèi)容或擴(kuò)展知識(shí)。

4. 因果推理

• 在科學(xué)或工程領(lǐng)域，回答因果關(guān)系復(fù)雜的問(wèn)題（如“某實(shí)驗(yàn)的結(jié)果受到哪些因素的影響？”）。

示例技術(shù)棧

1. 圖數(shù)據(jù)庫(kù)

• Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 等。

2. 關(guān)系提取

• 使用 NLP 模型提取實(shí)體和關(guān)系（如 spaCy、OpenIE、REBEL）。

3. 生成模型

• GPT 系列、T5、BART 等。

4. 檢索與查詢

• 使用 Cypher 查詢語(yǔ)言或?qū)ｉT(mén)的圖查詢 API。

Graph RAG 將知識(shí)管理和自然語(yǔ)言生成相結(jié)合，利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)大的關(guān)系建模能力，大幅提升了文檔間關(guān)系的理解和復(fù)雜問(wèn)題的解決能力。

Hybrid RAG 

Hybrid RAG 結(jié)合了多種技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，包含圖結(jié)構(gòu)和傳統(tǒng)檢索方法

Graph RAG 是對(duì)基礎(chǔ) RAG 架構(gòu)的一種擴(kuò)展，通過(guò)引入圖數(shù)據(jù)庫(kù) 來(lái)增強(qiáng)知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)和文檔間關(guān)系的理解。這種架構(gòu)不僅提高了檢索的精準(zhǔn)性，還能更好地利用知識(shí)的上下文和結(jié)構(gòu)化信息。

Graph RAG 架構(gòu)

Graph RAG 的核心思想是在知識(shí)檢索過(guò)程中利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如 Neo4j、TigerGraph）來(lái)存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)。通過(guò)將文檔、實(shí)體和它們之間的關(guān)系建模為圖結(jié)構(gòu)，可以更高效地處理復(fù)雜的知識(shí)連接和語(yǔ)義關(guān)系。

核心模塊

1. 圖數(shù)據(jù)庫(kù)（Graph Database）

• 圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)文檔及其結(jié)構(gòu)化關(guān)系（節(jié)點(diǎn)和邊），提供上下文的關(guān)系視圖。
• 節(jié)點(diǎn)：可以表示實(shí)體（如人名、地名）、文檔或知識(shí)片段。
• 邊：表示節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系（如“引用”“從屬”“因果”等）。

2. 檢索模塊（Graph-based Retriever）

• 查詢不僅基于文檔內(nèi)容，還利用圖的結(jié)構(gòu)進(jìn)行關(guān)系推理。
• 可通過(guò)圖查詢語(yǔ)言（如 Cypher）實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的知識(shí)檢索。

3. 生成模塊（Generator）

• 將檢索到的多層次上下文（文檔和其相關(guān)節(jié)點(diǎn)）輸入到生成模型。
• 生成模型結(jié)合圖關(guān)系信息，生成更精準(zhǔn)、更上下文相關(guān)的輸出。

Graph RAG 工作流程

1. 知識(shí)建模

• 文檔：“愛(ài)因斯坦提出了相對(duì)論。”
• 節(jié)點(diǎn)：??愛(ài)因斯坦???、??相對(duì)論??
• 邊：??提出??
• 從知識(shí)庫(kù)或文檔集合中提取實(shí)體、關(guān)系和文本內(nèi)容，構(gòu)建圖數(shù)據(jù)庫(kù)。
• 示例：

2. 用戶查詢

• 用戶輸入問(wèn)題，如“相對(duì)論的提出者是誰(shuí)？”。
• 將查詢轉(zhuǎn)換為圖查詢（例如，搜索與“相對(duì)論”相關(guān)的節(jié)點(diǎn)和邊）。

3. 圖查詢

• 檢索與用戶問(wèn)題相關(guān)的子圖，例如“相對(duì)論”節(jié)點(diǎn)及其直接連接的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系。

4. 上下文擴(kuò)展

• 將檢索到的子圖中的信息轉(zhuǎn)化為文本上下文，并傳遞給生成模塊。

5. 內(nèi)容生成

• 生成模塊結(jié)合用戶問(wèn)題和擴(kuò)展上下文，生成自然語(yǔ)言回答。

Graph RAG 的優(yōu)勢(shì)

1. 知識(shí)點(diǎn)間關(guān)系的深度挖掘

• 通過(guò)圖結(jié)構(gòu)，捕捉文檔或知識(shí)點(diǎn)之間的復(fù)雜關(guān)系（如層次關(guān)系、因果關(guān)系等），提高檢索結(jié)果的質(zhì)量。

2. 上下文的精準(zhǔn)擴(kuò)展

• 在檢索階段，圖數(shù)據(jù)庫(kù)可以幫助找到更相關(guān)的上下文，而不僅僅依賴向量相似性。

3. 增強(qiáng)推理能力

• 利用圖的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行關(guān)系推理，例如多跳檢索（從一個(gè)節(jié)點(diǎn)找到間接相關(guān)的節(jié)點(diǎn)）。

4. 動(dòng)態(tài)更新與維護(hù)

• 圖數(shù)據(jù)庫(kù)支持動(dòng)態(tài)更新，易于在知識(shí)庫(kù)擴(kuò)展時(shí)維護(hù)新數(shù)據(jù)的關(guān)系。

Graph RAG 應(yīng)用場(chǎng)景

1. 復(fù)雜問(wèn)答

• 需要跨文檔或跨實(shí)體推理的問(wèn)答任務(wù)，如法律問(wèn)答或科技文獻(xiàn)分析。

2. 知識(shí)管理

• 在企業(yè)或科研機(jī)構(gòu)中，利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)管理和查詢大量關(guān)聯(lián)文檔或研究成果。

3. 內(nèi)容推薦

• 基于用戶查詢，利用圖關(guān)系推薦相關(guān)內(nèi)容或擴(kuò)展知識(shí)。

4. 因果推理

• 在科學(xué)或工程領(lǐng)域，回答因果關(guān)系復(fù)雜的問(wèn)題（如“某實(shí)驗(yàn)的結(jié)果受到哪些因素的影響？”）。

示例技術(shù)棧

1. 圖數(shù)據(jù)庫(kù)

• Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 等。

2. 關(guān)系提取

• 使用 NLP 模型提取實(shí)體和關(guān)系（如 spaCy、OpenIE、REBEL）。

3. 生成模型

• GPT 系列、T5、BART 等。

4. 檢索與查詢

• 使用 Cypher 查詢語(yǔ)言或?qū)ｉT(mén)的圖查詢 API。

Graph RAG 將知識(shí)管理和自然語(yǔ)言生成相結(jié)合，利用圖數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)大的關(guān)系建模能力，大幅提升了文檔間關(guān)系的理解和復(fù)雜問(wèn)題的解決能力。

Agentic RAG Router 

Agentic RAG Router 使用 AI Agent 來(lái)路由和處理查詢，可以選擇最適合的處理路徑

Agentic RAG Router 是一種更高級(jí)的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 架構(gòu)，通過(guò)引入AI Agent 作為路由器，根據(jù)用戶的查詢動(dòng)態(tài)選擇最合適的處理路徑或模塊。它在復(fù)雜、多任務(wù)場(chǎng)景中具有明顯優(yōu)勢(shì)，因?yàn)椴煌樵兛赡苄枰煌臄?shù)據(jù)源或處理邏輯。

Agentic RAG Router 架構(gòu)

Agentic RAG 的核心是一個(gè)智能路由器（Agent），負(fù)責(zé)理解用戶查詢并決定如何處理。整個(gè)系統(tǒng)通常由以下模塊組成：

1. AI Router (Agent)

• 使用大型語(yǔ)言模型（如 GPT 或其他 LLM）作為路由器，分析查詢的意圖和類型。
• 基于查詢選擇最合適的檢索模塊和生成模塊。
• 可以動(dòng)態(tài)配置執(zhí)行邏輯，比如調(diào)用特定知識(shí)庫(kù)或外部 API。

2. 多檢索模塊

• 文本檢索：文檔、FAQ。
• 圖像檢索：視覺(jué)數(shù)據(jù)庫(kù)。
• 圖數(shù)據(jù)庫(kù)：復(fù)雜關(guān)系推理。
• 不同的檢索模塊可以處理不同的數(shù)據(jù)源或模態(tài)：
• Router 決定調(diào)用哪種檢索模塊或多模塊組合。

3. 多生成模塊

• 自然語(yǔ)言生成（文本）。
• 圖像生成或描述（視覺(jué)）。
• 表格生成或數(shù)據(jù)分析（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）。
• 針對(duì)不同任務(wù)優(yōu)化的生成模塊：

4. 執(zhí)行路徑

• 直接回答（無(wú)需檢索）。
• 檢索后回答（RAG 流程）。
• 調(diào)用外部工具或 API（如計(jì)算器或代碼執(zhí)行器）。
• Router 分析用戶查詢，可能的處理路徑包括：

工作流程

1. 用戶查詢

• “這張圖片中的內(nèi)容是什么？”
• “幫我從文檔中找出關(guān)于技術(shù)趨勢(shì)的摘要。”
• 用戶輸入問(wèn)題或任務(wù)描述，例如：

2. 路由決策

• 任務(wù)分類：?jiǎn)柎稹⑸?、推理等?/li>
• 數(shù)據(jù)模態(tài)識(shí)別：文本、圖像、表格等。
• 優(yōu)化目標(biāo)：速度優(yōu)先或準(zhǔn)確性優(yōu)先。
• Router 分析查詢的意圖和模態(tài)，可能包含：

3. 模塊選擇

• 文本問(wèn)答：調(diào)用文本檢索模塊 + GPT 生成模塊。
• 圖像問(wèn)答：調(diào)用圖像嵌入模型（如 CLIP） + 圖像描述生成模塊。
• 多模態(tài)組合：同時(shí)調(diào)用文本和圖像檢索模塊，結(jié)合生成。
• 根據(jù)分析結(jié)果，Router 調(diào)用最適合的檢索模塊和生成模塊。
• 示例：

4. 內(nèi)容生成

• 通過(guò)生成模塊輸出結(jié)果，可能是單一模態(tài)的回答，也可能是多模態(tài)結(jié)合的內(nèi)容。

Agentic RAG 的優(yōu)勢(shì)

1. 動(dòng)態(tài)任務(wù)適配

• Router 能根據(jù)不同任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)整執(zhí)行路徑，無(wú)需固定流程，適合復(fù)雜場(chǎng)景。

2. 多模態(tài)支持

• 通過(guò)靈活調(diào)用不同模態(tài)的模塊（文本、圖像、視頻等），支持更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

3. 智能資源管理

• 僅在需要時(shí)調(diào)用復(fù)雜模塊，優(yōu)化資源利用效率（如避免在簡(jiǎn)單問(wèn)題上使用冗余計(jì)算）。

4. 增強(qiáng)用戶體驗(yàn)

• 通過(guò)選擇最適合的路徑，提供高質(zhì)量、個(gè)性化的回答。

應(yīng)用場(chǎng)景

1. 多任務(wù)問(wèn)答系統(tǒng)

• 支持用戶提出多模態(tài)、多領(lǐng)域問(wèn)題，并動(dòng)態(tài)調(diào)整處理邏輯。

2. 企業(yè)知識(shí)管理

• 在大規(guī)模知識(shí)庫(kù)中，針對(duì)不同問(wèn)題選擇最相關(guān)的數(shù)據(jù)源和處理方法。

3. 醫(yī)療輔助

• 動(dòng)態(tài)調(diào)用醫(yī)學(xué)圖像分析模塊、文獻(xiàn)檢索模塊或診斷生成模塊。

4. 教育與內(nèi)容生成

• 根據(jù)學(xué)生的問(wèn)題選擇合適的資料來(lái)源并生成解釋。

5. 自動(dòng)化工作流

• 處理復(fù)雜查詢時(shí)，調(diào)用外部工具（如計(jì)算器、翻譯器、編程執(zhí)行器）完成多步驟任務(wù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)示例

1. Router

• 使用大型語(yǔ)言模型（如 OpenAI GPT 系列、Claude、LLaMA）微調(diào)，理解用戶意圖。

2. 檢索模塊

• 文本：FAISS、ElasticSearch。
• 圖像：CLIP、DINO。
• 圖數(shù)據(jù)庫(kù)：Neo4j。

3. 生成模塊

• 文本生成：T5、BART、GPT。
• 圖像生成：DALLE-2、Stable Diffusion。
• 數(shù)據(jù)生成：Pandas、NumPy。

4. 執(zhí)行引擎

• 調(diào)用工具鏈（如 LangChain）動(dòng)態(tài)組織不同模塊的調(diào)用。

Agentic RAG Router 的靈活性使其成為解決復(fù)雜問(wèn)題的強(qiáng)大工具。通過(guò)將智能路由與強(qiáng)大的檢索和生成能力相結(jié)合，它可以顯著提升處理多模態(tài)、多任務(wù)場(chǎng)景的效率和準(zhǔn)確性。

Agentic RAG Multi-Agent

Agentic RAG Multi-Agent 使用多個(gè)專門(mén)的 AI Agent 協(xié)同工作，可以調(diào)用不同的工具（如向量搜索、網(wǎng)頁(yè)搜索、Slack、Gmail 等）

Agentic RAG Multi-Agent 是 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的進(jìn)一步進(jìn)化版本，它引入多個(gè)專門(mén)的 AI Agent，每個(gè) Agent 負(fù)責(zé)不同的任務(wù)或工具調(diào)用。通過(guò)這些 Agent 的協(xié)同工作，系統(tǒng)能夠在復(fù)雜、多源數(shù)據(jù)環(huán)境中靈活高效地處理任務(wù)，比如同時(shí)檢索向量數(shù)據(jù)庫(kù)、執(zhí)行網(wǎng)頁(yè)搜索、查詢第三方 API，甚至與工具（如 Slack、Gmail）交互。

Agentic RAG Multi-Agent 架構(gòu)

Agentic RAG Multi-Agent 的核心特性是多個(gè)專用 Agent 的協(xié)作，每個(gè) Agent 可以完成特定任務(wù)或調(diào)用特定工具。整個(gè)系統(tǒng)由以下組件組成：

1. Central Orchestrator (主控 Agent)

• 作為中央調(diào)度器，負(fù)責(zé)解析用戶意圖、分派任務(wù)，并整合多個(gè) Agent 的輸出。
• 主控 Agent 可以使用 LLM（如 GPT-4）來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)規(guī)劃和路由。

2. 專用 AI Agent

• 向量搜索 Agent：從向量數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索相關(guān)內(nèi)容。
• 網(wǎng)頁(yè)搜索 Agent：實(shí)時(shí)從互聯(lián)網(wǎng)獲取最新信息。
• 通信工具 Agent：與 Slack、Gmail 等進(jìn)行交互。
• 數(shù)據(jù)處理 Agent：處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如表格或數(shù)據(jù)庫(kù)查詢）。
• 模態(tài)特定 Agent：如圖像分析、語(yǔ)音識(shí)別等。
• 每個(gè) Agent 負(fù)責(zé)特定類型的任務(wù)或工具，例如：

3. 工具與數(shù)據(jù)接口

• 每個(gè) Agent 可調(diào)用專用工具或 API，比如向量檢索工具（FAISS）、Web 搜索引擎（如 Google API）、生產(chǎn)力工具（Slack、Notion）。

4. 輸出整合模塊

• 主控 Agent 收集和整合來(lái)自各 Agent 的結(jié)果，將最終答案以自然語(yǔ)言或多模態(tài)形式輸出給用戶。

工作流程

1. 用戶輸入

• “幫我分析這份文件的摘要，并用郵件發(fā)送給團(tuán)隊(duì)?！?/li>
• “找出過(guò)去一周相關(guān)的行業(yè)趨勢(shì)，并通知 Slack 頻道。”
• 用戶提出一個(gè)復(fù)雜的請(qǐng)求，例如：

2. 任務(wù)分解

• 提取摘要：調(diào)用向量檢索 Agent 或文本處理工具。
• 搜索趨勢(shì)：調(diào)用網(wǎng)頁(yè)搜索 Agent。
• 發(fā)送通知：調(diào)用 Slack 或 Gmail Agent。
• 主控 Agent 將任務(wù)分解為子任務(wù)：

3. 任務(wù)分配

• 主控 Agent 將子任務(wù)分派給相關(guān)專用 Agent，按優(yōu)先級(jí)并行處理。

4. 執(zhí)行任務(wù)

• 專用 Agent 調(diào)用相應(yīng)工具或接口完成任務(wù)，返回結(jié)果。

5. 整合與反饋

• 主控 Agent 收集所有 Agent 的結(jié)果，整合為用戶可以理解的最終輸出。

Agentic RAG Multi-Agent 的優(yōu)勢(shì)

1. 模塊化設(shè)計(jì)

• 各 Agent 獨(dú)立工作，便于擴(kuò)展和優(yōu)化。例如，可新增圖像處理 Agent 或語(yǔ)音處理 Agent。

2. 多任務(wù)并行處理

• 多個(gè) Agent 可并行運(yùn)行，大幅提高復(fù)雜任務(wù)的處理效率。

3. 工具支持廣泛

• 能調(diào)用多種工具和 API，覆蓋從數(shù)據(jù)檢索到內(nèi)容生成、任務(wù)執(zhí)行等全流程。

4. 動(dòng)態(tài)任務(wù)適配

• 主控 Agent 可根據(jù)任務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)整執(zhí)行路徑和 Agent 調(diào)用順序。

5. 復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化

• 能自動(dòng)化執(zhí)行跨工具、跨數(shù)據(jù)源的多步驟任務(wù)，例如從檢索數(shù)據(jù)到生成報(bào)告并發(fā)送通知。

應(yīng)用場(chǎng)景

1. 企業(yè)知識(shí)管理

• 檢索企業(yè)文檔、結(jié)合網(wǎng)頁(yè)搜索實(shí)時(shí)更新信息，并將結(jié)果發(fā)送至團(tuán)隊(duì)協(xié)作工具（如 Slack）。

2. 內(nèi)容創(chuàng)作與分發(fā)

• 從向量數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索素材，生成文章或報(bào)告，并分發(fā)至郵箱或內(nèi)容管理系統(tǒng)。

3. 多模態(tài)問(wèn)答

• 同時(shí)調(diào)用文本、圖像和視頻分析 Agent，生成多模態(tài)回答。

4. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析

• 從網(wǎng)頁(yè)和內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成趨勢(shì)分析報(bào)告。

5. 個(gè)人助理

• 處理日常任務(wù)，如查看郵件、管理日程、設(shè)置提醒等。

6. 復(fù)雜客戶支持

• 檢索 FAQ、結(jié)合網(wǎng)頁(yè)搜索和實(shí)時(shí)工具調(diào)用，為用戶提供高質(zhì)量的支持。

示例技術(shù)棧

1. 主控 Agent

• 使用 GPT 系列或其他大型語(yǔ)言模型。

2. 專用 Agent

• 向量檢索：FAISS、Weaviate。
• 網(wǎng)頁(yè)搜索：Google API、Bing Search API。
• 通信工具：Slack API、Gmail API。
• 數(shù)據(jù)分析：Pandas、NumPy。

3. 協(xié)作框架

• LangChain：支持 Agent 編排。
• Tools SDK：實(shí)現(xiàn)與外部工具的接口。

示例場(chǎng)景：行業(yè)趨勢(shì)通知

用戶輸入： “幫我從數(shù)據(jù)庫(kù)和互聯(lián)網(wǎng)找出過(guò)去一周的行業(yè)趨勢(shì)，并用摘要發(fā)郵件給團(tuán)隊(duì)?！?/p>

系統(tǒng)執(zhí)行：

1. 主控 Agent 分解任務(wù)：

• 檢索數(shù)據(jù)庫(kù)：調(diào)用向量搜索 Agent。
• 搜索互聯(lián)網(wǎng)：調(diào)用網(wǎng)頁(yè)搜索 Agent。
• 生成摘要：調(diào)用文本生成 Agent。
• 發(fā)送郵件：調(diào)用 Gmail Agent。

2. 各 Agent 獨(dú)立工作并返回結(jié)果：

• 向量搜索 Agent：檢索內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)的行業(yè)報(bào)告。
• 網(wǎng)頁(yè)搜索 Agent：爬取過(guò)去一周的行業(yè)新聞。
• 文本生成 Agent：將數(shù)據(jù)整合為摘要。
• Gmail Agent：將摘要發(fā)送給團(tuán)隊(duì)。

3. 主控 Agent 整合結(jié)果并完成任務(wù)。

通過(guò) Agentic RAG Multi-Agent，復(fù)雜任務(wù)可以自動(dòng)化完成，顯著提升效率和用戶體驗(yàn)，尤其在需要跨模態(tài)、跨工具協(xié)作的場(chǎng)景中表現(xiàn)尤為出色。

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI大模型世界??，作者： rocLv