2024年，随着LLM和RAG技术的发展，AI Agent系统成为焦点。AI Agent是能够在最小人工干预下进行复杂决策和任务执行的自主系统，通过增强生产力，重新定义了个人和组织解决问题的方式。
2025年将是“Agent之年”！今天，我们将探讨Agentic RAG系统的类型及其架构，并深入了解其运作机制。
Agentic RAG系统：RAG与AI Agent系统的结合
为了简单理解Agentic RAG，我们可以拆解这个术语：它是RAG与AI Agent的结合。
什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一个框架，旨在通过将外部知识源集成到生成过程，来增强生成式AI模型的表现。其工作原理如下：
- 检索（Retrieval）：这一部分从外部知识库、数据库或其他数据存储库中获取相关信息。这些信息源可以包括结构化或非结构化数据，如文档、API，甚至实时数据流。
- 增强（Augmented）：检索到的信息用于指导和支持生成模型。这确保了输出更准确，基于外部数据，并且上下文丰富。
- 生成（Generation）：生成式AI系统（如GPT）将检索到的知识与自身的推理能力结合，生成最终的输出。
RAG在处理复杂查询或需要最新、特定领域知识的任务中尤其有价值。
什么是AI Agent？
下面是AI Agent在回答查询“2024年谁赢得了欧洲杯？告诉我更多细节！”时的工作流程：
- 初始指令：用户输入查询，例如“2024年谁赢得了欧洲杯？告诉我更多细节！”。
- LLM处理与工具选择：LLM解析查询，判断是否需要外部工具（如网页搜索）。它启动相应的功能调用以获取更多信息。
- 工具执行与上下文检索：选择的工具（例如搜索API）检索相关信息，在这里，它获取关于2024年欧洲杯决赛的详细资料。
- 响应生成：新信息与原始查询结合后，LLM生成完整的最终回应：“西班牙以2-1战胜英格兰，在2024年7月的柏林决赛中赢得了欧洲杯。”
简而言之，Agentic AI系统包含以下核心组件：
- LLM：操作的大脑。LLM作为中央处理单元，负责解析输入并生成有意义的响应。
- 输入查询：用户提供的问题或命令，启动AI的操作。
- 理解查询：AI分析输入内容，以理解其含义和意图。
- 响应生成：根据查询，AI制定合适且连贯的回应。
- 记忆系统：情境智能的关键。记忆使AI能够保持并利用过去的交互，为更加符合情境的回应提供支持。
- 短期记忆：保存最近的交互，便于即时使用。
- 长期记忆：长期存储信息，供持续参考。
- 语义记忆：保持一般知识和事实，支持信息化互动。
这些展示了AI如何集成用户提示、工具输出和自然语言生成。
AI Agent的定义
AI Agent是自主的软件系统，设计用于通过与环境互动，执行特定任务或实现某些目标。AI Agent的主要特征包括：
- 感知：它们感知或检索有关环境的数据（例如，通过API或用户输入）。
- 推理：它们分析数据并做出有根据的决策，通常利用像GPT这样的AI模型进行自然语言理解。
- 行动：它们在现实或虚拟世界中执行动作，如生成响应、触发工作流或修改系统。
- 学习：高级Agent通常会根据反馈或新数据进行自我适应并提高其表现。
AI Agent能够处理多个领域的任务，如客户服务、数据分析、工作流自动化等。
总结
Agentic RAG系统结合了RAG与自主AI Agent的能力。RAG通过外部知识源增强生成模型的输出，而AI Agent则通过感知、推理、行动和学习，自主执行任务。这种组合使得AI系统不仅能够生成基于事实的回答，还能通过实时数据和环境交互，不断适应并提高效率，拓展了AI的应用场景，如客户服务和工作流自动化等领域。
暂无评论