1、概述

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，深度學習模型正在不斷突破原有的認知與交互極限。特別是隨著大語言模型（LLM）的普及與改進，AI的應用場景逐漸擴展。然而，盡管這些模型在處理語言和信息上表現出色，它們在執行真實世界的行動和任務上仍存在局限。這一背景下，自主RAG系統（Agentic RAG）應運而生，結合了知識檢索和自主決策，開辟了智能AI的新方向。本文將帶您探索Agentic RAG的演變歷程，深入了解其背后的核心技術和應用前景。

2、從長上下文LLM到RAG系統的演變

1. 大語言模型（LLM）及其局限

LLM的出現讓人與信息的交互方式發生了質的飛躍。然而，傳統LLM的知識庫是靜態的，完全依賴于模型內部存儲的信息。這種設計模式導致了當LLM處理一些復雜查詢時，容易產生偏差或事實性錯誤。

2. 檢索增強生成（RAG）的出現

為了彌補LLM的缺陷，RAG技術應運而生。RAG允許LLM連接到外部數據源，通過檢索外部知識來提升對復雜問題的回答能力。在RAG的運作過程中，模型執行以下三步：

盡管RAG系統顯著提升了模型的準確性，但仍存在“靜態”特點，缺乏自主決策和任務執行能力。

03、自主RAG：從“檢索增強”到“自主行動”

1. RAG的短板與自主RAG的誕生

RAG雖然在信息檢索上表現出色，但因缺乏智能決策層，無法獨立執行復雜任務。為此，自主RAG（Agentic RAG）加入了“決策層”，具備了根據檢索信息自主分析并選擇最佳解決路徑的能力。這意味著自主RAG不僅能夠提供信息，還能夠在特定環境下執行任務。

2. 自主RAG與AI Agent的概念

自主RAG與智能代理（AI Agent）密切相關，屬于“智能系統”的范疇。AI Agent是一種能夠在動態環境中自主判斷、決策并執行操作的系統。與傳統RAG依賴外部數據增強不同，AI Agent通過工具互動和任務執行實現真正的自主化。

LLM與RAG的最新進展

1. 優化檢索算法

為了提升信息檢索的效率，研究人員采用了重排序算法和多向量檢索等方法，使系統能夠更準確地找到相關內容。同時，通過引入語義緩存技術，可以臨時存儲已處理的查詢，減少重復檢索的計算成本。

2. 多模態集成

多模態集成擴展了LLM和RAG的功能，不再局限于文本處理，而是結合圖像等多種數據源，使得AI在信息交互上更加靈活。

RAG與AI Agent的核心區別

從表中可以看出，RAG擅長優化回答內容，而AI Agent則專注于任務的自主執行和完成。二者的區別不僅在于任務復雜度，更體現在設計的靈活性與環境互動能力上。

4、概述

長上下文LLM、RAG和自主RAG的架構差異

長上下文LLM

長上下文LLM如GPT-3等基于大規模文本訓練，能夠處理和生成長篇內容，但僅依賴于內部的靜態知識庫，無法動態更新。長上下文LLM的強項包括：

RAG的增強能力

RAG通過連接外部數據來源，使得LLM可以從外部獲取更多信息，進而生成更具上下文的回答。然而，RAG仍然依賴于外部數據而非自主決策。

自主RAG的決策能力

自主RAG在RAG的基礎上增加了“決策模塊”，不僅能檢索外部信息，還能對檢索內容進行自主分析并執行決策。這一設計使其在執行任務時更加高效智能。

5、新技術與適用場景

新技術：自路由（Self-Route）的平衡之道

自主RAG的發展催生了一種新的架構模式——“自路由”（Self-Route）。Self-Route是RAG與長上下文LLM的結合，旨在平衡計算成本與性能。其設計思路在于，系統首先判斷查詢是否能通過RAG處理，若不能則啟用長上下文LLM獲取完整答案。這一設計的優勢在于：

適用場景

6、結語

本次討論圍繞Agentic RAG的進化展開，結合了長上下文LLM、檢索增強生成（RAG）和自主RAG的架構特性，分析了各技術在信息處理與任務執行上的優勢與不足。長上下文LLM在對話與文本生成上表現出色，而RAG進一步提升了上下文的準確性；然而二者在自主行動能力上仍有缺憾。Agentic RAG的出現，使得AI從“靜態回答”走向“動態決策”。其中，自路由架構成為當前平衡性能與成本的理想選擇。

參考：

1. https://www.linkedin.com/posts/sushant-thakur-1a6279265_evolution-of-rag-long-context-llms-to-agentic-activity-7253845332827000832-q1vD

本文，完。覺得本篇文章不錯的，記得隨手點個贊、收藏和轉發三連，感謝感謝~如果想第一時間收到推送，請記得關注我們?~