LLM之RAG理论（十三）| 传统RAG和Agentic RAG比较

  虽然传统的检索增强生成 （RAG） 和Agentic RAG 都是利用外部知识来增强大型语言模型 （LLMs），但它们在信息检索和处理的方法上存在显着差异。本文对这两种范式进行了比较分析，重点介绍它们的主要区别、优点和局限性。

一、传统RAG

 传统的 RAG 可以比作根据用户请求检索相关书籍的图书管理员。它遵循一个线性过程：

1. 接收查询：系统接收用户查询或提示；

2. 检索信息： 通常使用矢量搜索引擎从知识库中检索相关信息；

3. 生成响应： 检索到的信息与用户查询相结合，并发送到 LLM 以生成响应。

   此方法对于简单的问答任务非常有效，其中相关信息在知识库中很容易获得。但是，它难以处理需要多步推理或使用外部工具的复杂查询。

二、Agentic RAG

  Agentic RAG 就像一个私家侦探，他不仅可以找到相关书籍，还可以分析其内容、交叉引用信息，甚至进行访谈以收集更多见解。它引入了充当用户和知识库之间中介的 AI 代理。这些代理可以：

• 分析用户查询并规划检索策略；

• 利用各种工具，例如矢量搜索引擎、网络搜索、计算器和 API；

• 推理、适应并做出决策以优化信息检索过程；

  这种代理方法可实现更复杂和自主的信息检索，使 Agentic RAG 系统能够处理超出传统 RAG 能力的复杂、多步骤任务。

2.1 Agentic RAG的优点 ：

• 增强准确性和相关性 ： 通过主动分析和评估信息，Agentic RAG 系统可以提供更准确和上下文相关的响应；

• 提高效率 ： Agentic RAG 可以自动执行复杂的研究任务，释放人类的时间和资源；

• 提高灵活性和适应性 ： Agentic RAG 系统可以适应不断变化的信息环境并处理更广泛的查询；

• 增强用户体验 ： Agentic RAG 可以提供更直观、无缝的交互，使用户更容易访问和利用信息；

2.2 Agentic RAG的局限性 ：

• 复杂性 ：实施和管理 Agentic RAG 系统可能很复杂，并且需要专业知识；

• 可靠性 ： Agentic RAG 系统的可靠性取决于底层 LLMs 和知识库的质量；

• 延迟 ： 由于Agentic需要额外的处理，Agentic RAG 系统可能会引入延迟。

三、总结

  Agentic RAG 代表了信息检索的重大发展，与传统 RAG 相比，它提供了一种更复杂和自主的方法。通过整合 AI 代理，Agentic RAG 系统可以处理复杂的查询，适应不断变化的信息环境，并提供更准确和相关的响应。虽然在复杂性和可靠性方面仍然存在挑战，但 Agentic RAG 的潜在优势是巨大的，为跨各个领域更智能、更高效地访问和利用信息铺平了道路。