01、概述
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，深度学习模型正在不断突破原有的认知与交互极限。特别是随着大语言模型（LLM）的普及与改进，AI的应用场景逐渐扩展。然而，尽管这些模型在处理语言和信息上表现出色，它们在执行真实世界的行动和任务上仍存在局限。这一背景下，自主RAG系统（Agentic RAG）应运而生，结合了知识检索和自主决策，开辟了智能AI的新方向。本文将带您探索Agentic RAG的演变历程，深入了解其背后的核心技术和应用前景。
02、从长上下文LLM到RAG系统的演变
1. 大语言模型（LLM）及其局限
LLM的出现让人与信息的交互方式发生了质的飞跃。然而，传统LLM的知识库是静态的，完全依赖于模型内部存储的信息。这种设计模式导致了当LLM处理一些复杂查询时，容易产生偏差或事实性错误。
2. 检索增强生成（RAG）的出现
为了弥补LLM的缺陷，RAG技术应运而生。RAG允许LLM连接到外部数据源，通过检索外部知识来提升对复杂问题的回答能力。在RAG的运作过程中，模型执行以下三步：
尽管RAG系统显著提升了模型的准确性，但仍存在“静态”特点，缺乏自主决策和任务执行能力。
03、自主RAG：从“检索增强”到“自主行动”
1. RAG的短板与自主RAG的诞生
RAG虽然在信息检索上表现出色，但因缺乏智能决策层，无法独立执行复杂任务。为此，自主RAG（Agentic RAG）加入了“决策层”，具备了根据检索信息自主分析并选择最佳解决路径的能力。这意味着自主RAG不仅能够提供信息，还能够在特定环境下执行任务。
2. 自主RAG与AI Agent的概念
自主RAG与智能代理（AI Agent）密切相关，属于“智能系统”的范畴。AI Agent是一种能够在动态环境中自主判断、决策并执行操作的系统。与传统RAG依赖外部数据增强不同，AI Agent通过工具互动和任务执行实现真正的自主化。
LLM与RAG的最新进展
1. 优化检索算法
2. 多模态集成
多模态集成扩展了LLM和RAG的功能，不再局限于文本处理，而是结合图像等多种数据源，使得AI在信息交互上更加灵活。
RAG与AI Agent的核心区别
从表中可以看出，RAG擅长优化回答内容，而AI Agent则专注于任务的自主执行和完成。二者的区别不仅在于任务复杂度，更体现在设计的灵活性与环境互动能力上。
04、概述
长上下文LLM、RAG和自主RAG的架构差异
长上下文LLM
长上下文LLM如GPT-3等基于大规模文本训练，能够处理和生成长篇内容，但仅依赖于内部的静态知识库，无法动态更新。长上下文LLM的强项包括：
RAG的增强能力
自主RAG的决策能力
自主RAG在RAG的基础上增加了“决策模块”，不仅能检索外部信息，还能对检索内容进行自主分析并执行决策。这一设计使其在执行任务时更加高效智能。
05、新技术与适用场景
新技术：自路由（Self-Route）的平衡之道
自主RAG的发展催生了一种新的架构模式——“自路由”（Self-Route）。Self-Route是RAG与长上下文LLM的结合，旨在平衡计算成本与性能。其设计思路在于，系统首先判断查询是否能通过RAG处理，若不能则启用长上下文LLM获取完整答案。这一设计的优势在于：
适用场景
06、结语
本次讨论围绕Agentic RAG的进化展开，结合了长上下文LLM、检索增强生成（RAG）和自主RAG的架构特性，分析了各技术在信息处理与任务执行上的优势与不足。长上下文LLM在对话与文本生成上表现出色，而RAG进一步提升了上下文的准确性；然而二者在自主行动能力上仍有缺憾。Agentic RAG的出现，使得AI从“静态回答”走向“动态决策”。其中，自路由架构成为当前平衡性能与成本的理想选择。
参考：
基咯咯
原文链接：