如何使用 LangChain 实现 Agentic RAG：第一部分

原文：www.kdnuggets.com/how-to-implement-agentic-rag-using-langchain-part-1

想象一下在没有食谱的情况下尝试烤蛋糕。你可能会记住一些细节，但很可能会遗漏一些关键的东西。这类似于传统的大型语言模型（LLMs）的功能，它们很出色，但有时缺乏特定的、最新的信息。

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Naive RAG 范式代表了最早的方法论，在 ChatGPT 广泛采用后不久就获得了关注。这种方法遵循传统流程，包括索引、检索和生成，通常被称为“检索-阅读”框架。

下图展示了一个 Naive RAG 流程：

该图显示了从查询到检索和响应的 Naive RAG 流程 | 作者提供的图片

使用 LangChain 实现 Agentic RAG 将这一过程提升到了一个新的层次。与简单的 RAG 方法不同，Agentic RAG 引入了“代理”的概念，这些代理可以主动与检索系统互动，以提高生成输出的质量。

首先，让我们定义一下 Agentic RAG 是什么。

Agentic RAG（基于代理的检索增强生成）是一种创新的方法，用于跨多个文档回答问题。与仅依赖大型语言模型的传统方法不同，Agentic RAG 利用智能代理，这些代理能够规划、推理和随时间学习。

这些代理负责比较文档、总结特定文档和评估总结。这为问题回答提供了更灵活和动态的框架，因为这些代理协作完成复杂的任务。

Agentic RAG 的关键组成部分包括：

这种层次结构允许代理 RAG 利用单个文档代理和元代理的优势，从而在需要战略规划和细致决策的任务中增强能力。

该图示例了从顶级代理到下属文档代理的不同层次 | 来源：LlamaIndex

在检索增强生成（RAG）中使用基于代理的实现提供了多种好处，包括任务专业化、并行处理、可扩展性、灵活性和容错性。详细说明如下：

任务专业化：基于代理的 RAG 允许不同代理之间的任务专业化。每个代理可以专注于任务的特定方面，如文档检索、总结或问题回答。这种专业化通过确保每个代理都适合其指定角色，从而提高了效率和准确性。
并行处理：基于代理的 RAG 系统中的代理可以并行工作，同时处理任务的不同方面。这种并行处理能力导致响应时间更快，整体性能更佳，特别是在处理大型数据集或复杂任务时。
可扩展性：基于代理的 RAG 架构具有固有的可扩展性。可以根据需要将新代理添加到系统中，使其能够处理增加的工作负载或适应额外的功能，而无需对整体架构进行重大更改。这种可扩展性确保系统可以随时间增长并适应变化的需求。
灵活性：这些系统在任务分配和资源管理方面提供了灵活性。代理可以根据工作负荷、优先级或具体要求动态分配任务，从而实现高效的资源利用，并适应不同的工作负荷或用户需求。
容错性：基于代理的 RAG 架构具有固有的容错性。如果一个代理失败或不可用，其他代理可以继续独立执行其任务，从而降低系统停机或数据丢失的风险。这种容错性提高了系统的可靠性和健壮性，确保在面对故障或中断时服务不中断。

现在我们已经了解了它是什么，在下一部分中，我们将实施代理 RAG。

Shittu Olumide 是一位软件工程师和技术作家，热衷于利用前沿技术来撰写引人入胜的叙事，对细节有敏锐的观察力，并擅长简化复杂概念。你还可以在Twitter上找到 Shittu。