代理增强检索生成（Agentic RAG）是一种融合AI代理（Agent）与检索增强生成（RAG）系统的技术方案。它通过引入代理框架，改变了传统问答任务的处理方式。与单纯依赖大模型的传统方法不同，Agentic RAG利用代理来处理需要复杂规划、多步推理及调用外部工具的难题。这些代理能够处理多份文档、比对信息、生成摘要，最终提供全面准确的答案。
Agentic RAG工作原理
首先准备与RAG相关的测试文档，保存其名称和路径。创建生成单文档代理（DocAgent）的函数，该函数内会为文档建立两种索引及对应RAG引擎：用于回答事实性问题的向量索引与RAG引擎，以及应对摘要问题的摘要索引与RAG引擎。利用该函数批量创建文档代理，并将文档名称与对应代理存入字典。创建顶层"总控代理"（Top Agent）来接收用户查询、规划查询路径，并调用工具（即前述DocAgents）完成任务。随后测试该总控代理的执行过程，确保系统能给出准确完整的答案。若文档数量庞大，可根据输入查询的语义相关性，采用RAG方式检索出相关工具（即多个DocAgent）供总控代理使用。
Agentic RAG核心应用场景
Agentic RAG可在以下场景创造价值：
企业知识管理：企业需处理类型、格式及内容庞杂的海量数据。Agentic RAG能帮助机构高效管理知识资产，使员工快速获取所需信息，提升整体工作效率。
智能客服：传统智能客服需配置多个经特殊训练的机器人。Agentic RAG可使总控代理理解多样化的用户查询意图，自动分派至相关文档代理，提供精准个性化的响应。
设备运维：电气设备手册可能包含数百甚至数千页内容，故障类型繁多。Agentic RAG可协助维护人员快速定位问题并找到解决方案。
智能投研：券商投研人员需阅读大量新闻报告，归纳提炼关键信息并进行推理。Agentic RAG可创建专业文档代理（如金融代理），负责搜索读取目标公司或行业的财务数据并整理财报。
科研探索：在科研领域，Agentic RAG有助于快速整合分析大量文献与实验数据，推动新发现。
内容创作：对内容创作者而言，Agentic RAG提供了能产出高质量场景化内容的智能助手，激发创作灵感。
Agentic RAG面临的挑战
尽管潜力巨大，Agentic RAG在发展过程中仍需应对以下挑战：
数据质量：要确保输出可靠性，底层数据质量至关重要。需建立有效的数据管理与质保机制，保障数据的完整性与准确性。
扩展性：随着数据源和代理数量增长，系统能否高效处理资源管理及优化检索流程，将直接影响其性能表现。
可解释性：确保系统透明度与可解释性，对建立用户信任与厘清责任至关重要。
隐私安全：鉴于涉及敏感数据处理，强化隐私保护措施与安全通信协议十分关键。
伦理考量：面对偏见、不公平使用等问题，制定伦理准则并进行充分测试，是实际部署前必须解决的关键挑战。
Agentic RAG未来展望
Agentic RAG的出现不仅是技术演进，更是信息检索与生成方式的革新。通过整合情境感知、智能检索策略与多代理协同，它突破了传统系统的局限，为未来信息处理奠定了基础。无论在企业知识管理、客户服务、科研探索还是内容创作领域，Agentic RAG都有可能重塑我们的工作与生活方式。尽管存在挑战，其带来的创新潜力与机遇不容忽视。未来发展将依赖多领域的深入研究与协作，推动Agentic RAG的广泛应用与智能化演进。
