近年来，人工智能领域的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术备受关注。然而，随着需求的复杂化，传统RAG在处理多步骤推理和外部工具调用等方面显得力不从心。为此，Agentic RAG应运而生，作为RAG的升级版，展现出更强大的能力。
什么是Agentic RAG？
Agentic RAG（智能体RAG）通过引入AI智能体，改变了传统RAG的问答处理方式。这些智能体具备自主性和自适应性，能够感知环境、进行决策并执行动作。在Agentic RAG中，智能体协调问答流程，处理复杂规划、多步骤推理，并使用外部工具，提供更全面、准确的答案。
Agentic RAG的技术关键点
智能体的引入：通过将AI智能体纳入RAG流程，智能体可以自主决策，选择最有效的工具进行数据检索，处理多个文档，比较信息，生成摘要，提供全面准确的答案。
多步骤推理与规划：智能体具备复杂的规划和多步骤推理能力，能够制定最佳的信息检索、分析和整合策略，以有效回答复杂问题。
外部工具的使用：智能体可以利用外部工具和资源，如搜索引擎、数据库和专门的API，增强信息采集和处理能力。
上下文感知：系统能够考虑当前情境、过去的交互和用户偏好，做出有效决策并采取合适的行动。
Agentic RAG与传统RAG的区别
自主性：传统RAG被动响应用户查询，而Agentic RAG中的智能体主动规划和决策，提升了系统的灵活性和适应性。
多源信息整合：Agentic RAG能够从多个数据源获取信息，综合分析，提供更全面的答案，而传统RAG通常仅依赖单一数据源。
复杂问题处理：面对需要多步骤推理或外部工具的复杂问题，Agentic RAG表现更优，传统RAG则可能难以应对。
Agentic RAG的高级应用
动态内容生成：在聊天机器人、虚拟助手和客户服务自动化中，Agentic RAG可动态检索与对话相关的内容，提供更智能的交互。
实时决策系统：在股票市场分析或医疗诊断等场景中，Agentic RAG可持续更新数据并产生见解，提供更准确的实时决策。
多智能体协作系统：在分布式AI系统中，多个智能体协作处理复杂查询，Agentic RAG可用于分布式AI系统，其中多个智能体需要在大型数据集或复杂查询上进行协作。
总而言之，Agentic RAG通过引入智能体，提升了RAG的自主性和灵活性，能够更有效地处理复杂问题，拓展了应用场景。随着技术的不断发展，Agentic RAG有望在更多领域发挥重要作用。
