探索RAG、AI Agents和Agentic RAG的架构、应用程序和主要区别

人工智能催生了能够执行各种任务的强大模型。该领域最具影响力的两项进步是检索增强生成 (RAG) 和Agents，它们在改进AI驱动的应用程序中发挥着独特的作用。然而，新兴的Agentic RAG概念提出了一种利用两种系统优势的混合模型。Agentic RAG是什么？与RAG、Agents有什么区别？接下来，本文将全面分析这三种技术的概念与联系，探索它们的架构、应用程序和主要区别。

1. 什么是检索增强生成（RAG）？

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）是一种将检索模型和生成模型（如大型语言语言模型LLM）结合起来的技术。其主要目的是为了让生成模型能够利用外部知识源，生成更准确、更符合上下文且更具信息量的答案，同时减少模型的幻觉问题。

1.1 RAG架构和工作流程

RAG通过集成两个主要组件来工作：检索器和生成器。

检索器： 主要负责从向量数据库中检索与用户输入的问题或请求最相关的文本片段。检索器利用相似度搜索等技术，将用户的查询转换为向量表示，然后在向量数据库中查找与之最相似的向量所对应的文本。检索器的性能取决于其采用的检索算法和相似度度量方法，优秀的检索器能够准确、快速地找到最相关的信息，为后续的生成阶段提供高质量的输入。

生成器（通常是大型语言模型）： 基于检索器提供的相关文本片段和用户的原始问题，生成最终的答案或文本输出。大型语言模型如GPT-4、文心一言等具有强大的语言理解和生成能力，能够根据输入的信息生成连贯、有逻辑的文本。生成器在接收到检索器的输出后，会对这些信息进行综合分析和处理，利用其训练得到的语言知识和模式识别能力，生成符合用户需求的回答。

再细分的话，还有一个数据层，这是RAG架构的数据基础，包含各种文本数据的集合，如企业内部的文档、数据库记录、网页内容、学术文献等。这些数据是RAG系统进行检索的对象，其质量和多样性直接影响到最终生成结果的准确性和全面性。例如，企业使用RAG构建智能客服系统时，知识源可以是企业的产品手册、常见问题解答文档等。

1.2 RAG的应用

RAG广泛应用于那些对准确和上下文生成至关重要的应用中。一些常见的用例包括：

客服机器人： 许多企业将RAG应用于客服领域，以快速准确地回答客户的问题。例如，电商平台的客服机器人可以根据用户咨询的商品信息、订单问题等，从企业内部的知识库中检索相关内容，再结合生成模型生成合适的回答，提高客户服务的效率和质量。

在线教育平台： 学生在学习过程中提出问题，RAG系统可以从教育资源库中检索相关的知识点、例题、讲解等内容，并生成详细的解答，帮助学生更好地理解和掌握知识。

医疗咨询： 在医疗领域，RAG可以用于辅助医疗咨询。患者输入症状等信息后，系统从医学数据库、病历库等中检索相关的疾病信息、治疗方案等，并生成初步的诊断建议或提供相关的医疗知识，为医生的诊断提供参考。

2. 了解人工智能中的Agents

在人工智能中，Agents是指能够代表用户、专业人员或其他系统执行操作的自主实体。这些操作通常是基于所收到的输入或目标来进行的。此类代理能够以不同程度的独立性和智能运行，非常适合执行复杂的决策任务。

2.1 Agents在人工智能系统中的作用

AI Agents与环境交互，处理输入，并根据其编程行为或学习到的策略产生动作。Agents的主要作用是自动执行任务、优化流程并在动态环境中做出智能决策。Agents的复杂程度各不相同，从简单的基于规则的系统到利用深度强化学习的复杂模型。

2.2 Agents类型

反应式Agents： 这类代理依据环境的当前状态采取行动，遵循预定义的规则或做出响应。它们不会存储也不利用过去的经验。

认知式Agents： 认知代理更加先进，能够存储过去的经验、分析模式并依据记忆做出决策。通常被应用于需要从以往交互中学习的系统。

协作Agents： 这些代理与其他代理或系统进行交互，以实现集体目标。多代理系统就属于这一类别，其中多个代理协作、共享信息或者协调行动。

2.3 Agents架构和通信

Agents依赖于各种架构，如决策模型、神经网络以及基于规则的系统。在代理通信方面，通常通过消息传递、事件触发器或者复杂的基于网络的交互等协议进行，这在分布式系统中尤为常见。代理可以是集中式的，即所有决策都由单个控制实体做出；也可以是分散式的，在这种情况下，每个代理都能自主运行，为实现更大的目标做出贡献。

3. Agentic RAG：一种混合方法

Agentic RAG是一种新颖的混合方法，它融合了检索增强生成与AI Agents的优势。这个框架通过将动态检索系统（RAG）与自主代理进行集成，从而增强了生成和决策能力。在Agentic RAG中，检索器和生成器结合在一起，并在多代理框架内运行，而代理能够在其中请求特定信息，并根据检索到的数据做出决策。

3.1 Agentic RAG的概念

Agentic RAG采用智能代理来实时控制或请求特定检索任务，以此更好地控制检索过程。这些代理能够动态地决定哪些信息是相关的，对相关信息进行优先排序，并根据不断变化的需求或环境调整生成过程。

在典型的Agentic RAG系统中，多个代理协作处理复杂查询。例如，在企业聊天机器人的应用场景中，一个代理可能专注于检索技术文档，另一个代理则处理客户反馈，而这两个输入都会传递给语言模型以生成响应。

3.2 Agentic RAG与RAG和Agents的区别

RAG与Agentic RAG：RAG专注于通过信息检索来提高生成能力，然而Agentic RAG则通过自主代理增加了一层决策层。在RAG中，检索器是被动的，仅在被请求时检索数据；而在Agentic RAG中，代理则是主动的，能够决定何时、如何以及检索什么。

Agents与Agentic RAG：传统代理独立运作，依据固定规则或学习到的策略做出决策。Agentic RAG扩展了这一功能，允许代理指导检索和生成过程，将决策与动态信息流相结合，进而实现更具情境感知和智能的交互。

3.3 Agentic RAG的应用

Agentic RAG的应用超越了传统RAG或Agents的应用：

动态内容生成： 代理可以动态检索与正在进行的对话相关的内容，这使得这种方法在聊天机器人、虚拟助手和客户服务自动化中非常有价值。

实时决策系统： 在股票市场分析或医疗诊断等场景中，Agentic RAG可以持续更新数据并产生见解，提供更准确的实时决策。

多代理协作系统： Agentic RAG可用于分布式AI系统，其中多个代理需要在大型数据集或复杂查询上进行协作。

4. 比较分析：RAG、Agents和Agentic RAG

4.1 性能和用例差异

4.2 优势与局限性

RAG优势： 高质量文本生成、减少幻觉、实时检索。

RAG的局限性： 没有决策能力。

Agents的优势： 自主性、决策性、任务自动化。

Agents的限制： 实时数据检索有限或没有实时数据检索。

Agentic RAG优势： 结合了RAG和代理的优点，具有适应性强、动态、实时决策等特点。

Agentic RAG的局限性： 增加了系统设计和培训的复杂性。

4.3 未来趋势和发展

未来，人工智能系统可能会更多地采用诸如Agentic RAG这样的混合模型。这些模型有望在实时决策和生成至关重要的领域占据主导地位。目前，人工智能研究越来越侧重于创建能够检索信息、做出决策以及动态生成内容的系统，尤其是针对金融、医疗保健和客户服务等领域的应用。

5. 结论

RAG、Agents和Agentic RAG代表着AI技术中独特且相互关联的进步。RAG通过检索增强了文本生成；Agents为AI系统带来了自主性和决策能力。Agentic RAG这一新兴概念创造出一种结合了上述两种功能的混合方法，突破了AI在实时决策和动态内容生成方面所能达到的界限。随着这些技术不断发展，它们的应用将变得更加多样化，进而推动众多行业的创新。

在大模型时代，我们如何有效的去学习大模型？

现如今大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家_。

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。