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本專欄致力于探索和討論當今最前沿的技術(shù)趨勢和應用領(lǐng)域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我們將深入研究大型模型的開發(fā)和應用，以及與之相關(guān)的人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)。通過深入的技術(shù)解析和實踐經(jīng)驗分享，旨在幫助讀者更好地理解和應用這些領(lǐng)域的最新進展

一、什么是 RAG Agent？

1. 從信息處理到智能生成

在自然語言處理領(lǐng)域，傳統(tǒng)問答系統(tǒng)往往面臨兩大難題：如何突破模型知識邊界？如何保障回答的可信度？RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構(gòu)應運而生。而當我們以工程視角實現(xiàn)RAG時，就需要一個標準化的載體——RAG Agent。

2. 代碼解構(gòu)：RAG Agent的骨骼

觀察示例代碼中的RAGAgent類，我們可以看到一個典型實現(xiàn)：

class RAGAgent(BaseAgent):def retrieve(self, query: str, **kwargs) -> Tuple[List[RetrievalResult], int, dict]:# 檢索核心邏輯def query(self, query: str, **kwargs) -> Tuple[str, List[RetrievalResult], int]:# 端到端查詢流程

這個類繼承自BaseAgent，體現(xiàn)了面向接口編程思想。兩個核心方法retrieve和query分別對應RAG的兩大階段：

2.1 檢索階段（Retrieve）

? 輸入：自然語言查詢
? 處理：向量數(shù)據(jù)庫相似度檢索
? 輸出：RetrievalResult列表（包含文檔片段、相似度分數(shù)等）

# 示例返回結(jié)構(gòu)
[RetrievalResult(content="深度學習模型...", score=0.92),RetrievalResult(content="神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)...", score=0.88)
]

2.2 生成階段（Generate）

? 輸入：原始查詢 + 檢索結(jié)果
? 處理：LLM融合信息生成最終回答
? 輸出：自然語言回答 + 參考溯源

3. 技術(shù)實現(xiàn)的三重保障

1. 可觀測性設(shè)計

返回元組中的int類型token計數(shù)器，為成本監(jiān)控提供基礎(chǔ)：

def query(...) -> Tuple[str, List[RetrievalResult], int]:# 最后一個int即為token消耗總量

2. 擴展性架構(gòu)

**kwargs參數(shù)的設(shè)計允許靈活接入：
? 檢索參數(shù)控制（top_k、相似度閾值）
? 生成參數(shù)調(diào)節(jié)（temperature、max_length）
? 多路召回擴展

3. 類型安全

通過類型注解確保接口規(guī)范：
? List[RetrievalResult]保證檢索結(jié)果結(jié)構(gòu)統(tǒng)一
? Tuple明確約定返回順序

4. RAG Agent的獨特優(yōu)勢

對比傳統(tǒng)問答系統(tǒng)，該架構(gòu)具有顯著優(yōu)勢：

維度	傳統(tǒng)問答	RAG Agent
知識邊界	依賴訓練數(shù)據(jù)	動態(tài)擴展
數(shù)據(jù)新鮮度	靜態(tài)知識	實時更新
可解釋性	黑盒響應	溯源支持
維護成本	全量重訓	增量更新

5. 典型應用場景

1. 企業(yè)知識庫問答
   將內(nèi)部文檔庫作為檢索源，確保回答符合企業(yè)規(guī)范

2. 學術(shù)研究助手
   連接論文數(shù)據(jù)庫，生成帶文獻引用的綜述

3. 智能客服系統(tǒng)
   基于最新產(chǎn)品文檔生成準確話術(shù)

二、揭秘Naive RAG：從代碼實例看檢索增強生成系統(tǒng)的核心架構(gòu)

1. 智能路由系統(tǒng)：知識庫的"導航助手"

1.1 路由決策的核心代碼

當我們向系統(tǒng)提問"如何預防糖尿病并發(fā)癥"時，路由模塊通過以下代碼實現(xiàn)知識庫選擇：

# 生成路由提示模板
prompt = """
"QUESTION": 如何預防糖尿病并發(fā)癥
"COLLECTION_INFO": [{"collection_name": "medical_encyclopedia", "description": "疾病百科全書"},{"collection_name": "drug_database", "description": "藥品說明書庫"}
]
"""# 大模型返回的響應示例
model_response = "['medical_encyclopedia']"# 解析模型響應
selected_collections = literal_eval(model_response)  # 得到['medical_encyclopedia']

1.2 路由異常處理機制

當遇到未描述的知識庫時，系統(tǒng)自動將其納入檢索范圍：

# 處理無描述的知識庫
for collection in all_collections:if not collection.description:selected_collections.append(collection.name)  # 自動加入檢索列表# 包含默認知識庫
if vector_db.default_collection:selected_collections.append("default_medical")  # 確?；A(chǔ)醫(yī)學庫被檢索

2. 智能檢索引擎：知識挖掘的"礦工"

2.1 分布式檢索實現(xiàn)

當選擇3個知識庫且設(shè)置top_k=15時，檢索分配邏輯如下：

top_k_per_collection = 15 // 3 = 5  # 每個庫檢索5條
results = []
for collection in selected_collections:res = vector_db.search(query_vector, top_k=5,filter="category=='糖尿病'")results.extend(res)

2.2 上下文擴展技術(shù)

原始檢索結(jié)果與擴展后對比：

# 原始文本片段
原始結(jié)果: "血糖監(jiān)測是糖尿病管理的基礎(chǔ)"# 擴展后文本
{"text": "血糖監(jiān)測是糖尿病管理的基礎(chǔ)","wider_text": "《糖尿病防治指南》第3章指出：患者應定期進行血糖監(jiān)測...（完整段落）"
}

3. 答案生成引擎：信息整合的"分析師"

3.1 結(jié)構(gòu)化提示模板

系統(tǒng)將檢索結(jié)果轉(zhuǎn)換為XML格式的輸入：

mini_chunk_str = '''
<chunk_1>
《中國2型糖尿病防治指南》建議：所有糖尿病患者...
</chunk_1>
<chunk_2>
美國ADA指南強調(diào)：飲食控制需要配合定期運動...
</chunk_2>'''

3.2 生成過程示例

最終提交給LLM的提示模板：

您是一位醫(yī)療分析專家，請根據(jù)以下資料回答問題：原始問題：如何預防糖尿病并發(fā)癥？相關(guān)文獻：
<chunk_1>...糖尿病監(jiān)測標準...</chunk_1>
<chunk_2>...飲食控制方案...</chunk_2>

4. 核心架構(gòu)設(shè)計解析

4.1 模塊化設(shè)計思想

類初始化展現(xiàn)的組件解耦：

class NaiveRAG:def __init__(self, llm, embedding_model, vector_db):self.llm = llm               # 可替換GPT-4/Claude等模型self.embedding = embedding   # 支持多種文本編碼器self.vector_db = vector_db   # 兼容各類向量數(shù)據(jù)庫

4.2 全鏈路可觀測性

系統(tǒng)運行時的關(guān)鍵日志輸出：

[SYSTEM] 在[