什么是AgenticRAG？
作者： 数字化转型DT 来源： 数字化转型DT
Agentic RAG是检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术的一种高级形式,它通过引入人工智能代理(Agent)的概念,为语言模型赋予了更高层次的智能和自主性。以下是Agentic RAG的主要特点和优势:
动态编排机制:
Agentic RAG引入了Agent的动态编排机制,可以根据用户提问的不同意图,灵活地调整检索和生成策略。这使得系统能够处理更复杂的查询和多步推理任务。
反馈和查询改写:
与简单RAG相比,Agentic RAG能够进行反馈和查询改写。当检索结果不满足要求时,系统可以自主地改写查询并重新检索,直到获得满意的结果。
多跳式知识推理:
Agentic RAG具备"多跳"式的知识推理能力,这使得它能够处理需要多个步骤或多个信息源的复杂问题。
自适应策略:
根据查询的复杂度和类型,Agentic RAG可以采用不同的策略。例如,对于简单查询可能直接使用语言模型回答,而对于复杂查询则可能采用多步检索和推理。
任务编排系统:
Agentic RAG通常基于图(Graph)的任务编排系统实现。这种系统允许复用已有的流程、与外部工具协作,以及进行复杂的查询任务规划。
反思机制:
Agentic RAG引入了反思机制,使系统能够评估自身的输出并进行必要的调整。这是实现高级推理和问题解决能力的关键。
广泛应用场景:
Agentic RAG在多个领域都有潜在的应用,包括文档摘要、客户服务支持、文献研究、法律和医疗咨询,以及高质量内容生成等。
Agentic RAG代表了信息处理方式的一次重要变革。通过引入智能代理的概念,它使RAG系统从被动的响应者转变为主动的调查员,能够更好地处理复杂查询、进行多步推理,并提供更全面、准确的答案。这种技术的发展为创建更智能、更有适应性的AI系统开辟了新的可能性。
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