大模型开发者必读：Agentic RAG与传统RAG技术对比与选择，建议收藏

文章对比了传统RAG与Agentic RAG技术的核心差异。传统RAG采用简单线性架构，静态检索策略，响应快但准确性有限；Agentic RAG引入智能代理系统，支持动态检索、多步推理和信息验证，准确性高但成本较高。前者适合简单查询和成本敏感场景，后者适用于复杂推理和高精度需求的专业应用。技术选择应根据具体业务需求、性能要求和预算综合考量。

Agentic RAG vs 传统 RAG 详细对比

概述

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术通过结合信息检索和文本生成来提升大语言模型的回答质量。随着技术发展，从传统的静态RAG演进到了具备智能决策能力的Agentic RAG。

传统RAG的执行逻辑

Agentic RAG的执行逻辑

核心区别对比

1. 架构设计

2. 工作流程对比

传统 RAG 流程

用户查询 → 向量检索 → 文档召回 → 上下文注入 → LLM生成 → 返回结果

Agentic RAG 流程

用户查询 → 任务分析 → 制定计划 → 动态工具选择 → 多轮信息收集 → 推理决策 → 答案合成 → 质量评估 → 返回结果

详细技术特性对比

3. 检索策略

传统 RAG

• •静态检索：固定的相似度阈值和召回数量
• •单轮检索：一次性获取所有相关文档
• •被动适应：无法根据查询复杂度调整策略

Agentic RAG

• •动态检索：根据查询类型智能调整参数
• •多轮检索：迭代式信息收集
• •主动适应：实时评估并调整检索策略

4. 推理能力

传统 RAG

• •直接映射：检索到什么就基于什么回答
• •缺乏验证：无法验证信息一致性
• •单一视角：基于有限上下文生成答案

Agentic RAG

• •多步推理：能够进行复杂的逻辑推导
• •信息验证：交叉验证多个信息源
• •多角度分析：综合多个视角形成答案

代码实现示例

传统 RAG 实现

from langchain.vectorstoresimportFAISS from langchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddings from langchain.llmsimportOpenAI from langchain.chainsimportRetrievalQA from langchain.document_loadersimportTextLoader from langchain.text_splitterimportCharacterTextSplitter class TraditionalRAG: def __init__(self, documents_path): self.embeddings=OpenAIEmbeddings()self.llm=OpenAI(temperature=0)self.setup_vectorstore(documents_path)self.setup_qa_chain()def setup_vectorstore(self, documents_path):# 加载文档loader=TextLoader(documents_path)documents=loader.load()# 文档分割text_splitter=CharacterTextSplitter(chunk_size=1000,chunk_overlap=0)texts=text_splitter.split_documents(documents)# 创建向量库self.vectorstore=FAISS.from_documents(texts, self.embeddings)def setup_qa_chain(self):# 创建检索器（固定参数）retriever=self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k":5}# 固定检索5个文档)# 创建QA链self.qa_chain=RetrievalQA.from_chain_type(llm=self.llm,chain_type="stuff",retriever=retriever,return_source_documents=True)def query(self, question):"""简单的单轮查询""" result=self.qa_chain({"query":question})return{"answer":result["result"],"sources":result["source_documents"]}# 使用示例traditional_rag=TraditionalRAG("documents.txt")response=traditional_rag.query("什么是机器学习？")print(response["answer"])### Agentic RAG 实现importjson from typingimportList, Dict, Any from langchain.agentsimportTool, AgentExecutor, create_openai_functions_agent from langchain.memoryimportConversationBufferMemory from langchain.schemaimportBaseRetriever from langchain.llmsimportOpenAI from langchain.promptsimportChatPromptTemplateimportlogging class AgenticRAG: def __init__(self, vectorstores: Dict[str, Any]): self.llm=OpenAI(temperature=0.1)self.vectorstores=vectorstores self.memory=ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history",return_messages=True)self.setup_tools()self.setup_agent()def setup_tools(self):"""设置智能工具集""" self.tools=[Tool(name="precise_search",description="用于精确搜索特定技术概念和定义",func=self._precise_search), Tool(name="broad_search",description="用于广泛搜索相关背景信息",func=self._broad_search), Tool(name="cross_reference",description="交叉验证多个信息源的一致性",func=self._cross_reference), Tool(name="summarize_findings",description="总结和整合搜索结果",func=self._summarize_findings), Tool(name="fact_check",description="验证信息的准确性",func=self._fact_check)]def _precise_search(self, query: str)->str:"""精确搜索""" try:# 动态调整检索参数iflen(query)<20:# 短查询用更高精度k=3score_threshold=0.8else:# 长查询用更多候选k=7score_threshold=0.7retriever=self.vectorstores["technical"].as_retriever(search_type="similarity_score_threshold",search_kwargs={"k":k,"score_threshold":score_threshold})docs=retriever.get_relevant_documents(query)returnself._format_search_results(docs,"精确搜索")except Exception as e:returnf"精确搜索失败: {str(e)}"def _broad_search(self, query: str)->str:"""广泛搜索""" try: retriever=self.vectorstores["general"].as_retriever(search_kwargs={"k":10}# 获取更多相关文档)docs=retriever.get_relevant_documents(query)returnself._format_search_results(docs,"广泛搜索")except Exception as e:returnf"广泛搜索失败: {str(e)}"def _cross_reference(self, topic: str)->str:"""交叉验证信息""" results=[]forstore_name, storeinself.vectorstores.items(): try: retriever=store.as_retriever(search_kwargs={"k":3})docs=retriever.get_relevant_documents(topic)results.append({"source":store_name,"content":[doc.page_content[:200]fordocindocs]})except Exception as e: logging.error(f"交叉验证失败 {store_name}: {e}")returnjson.dumps(results,ensure_ascii=False,indent=2)def _summarize_findings(self, findings: str)->str:"""整合搜索结果""" prompt=f""" 请整合以下搜索结果，提供一个连贯的总结：{findings}要求：1. 去除重复信息2. 突出关键要点3. 保持逻辑连贯性4. 标注不确定的信息""" try: response=self.llm(prompt)returnresponse except Exception as e:returnf"总结失败: {str(e)}"def _fact_check(self, statement: str)->str:"""事实验证"""# 简化的事实检查逻辑verification_sources=[]forstore_name, storeinself.vectorstores.items(): try: retriever=store.as_retriever(search_kwargs={"k":5})docs=retriever.get_relevant_documents(statement)# 检查文档中是否有支持或反驳的证据fordocindocs:ifany(keywordindoc.page_content.lower()forkeywordinstatement.lower().split()): verification_sources.append({"source":store_name,"evidence":doc.page_content[:300],"relevance":"支持"ifstatement.lower()indoc.page_content.lower()else"相关"})except Exception as e: logging.error(f"事实检查失败 {store_name}: {e}")returnjson.dumps(verification_sources,ensure_ascii=False,indent=2)def _format_search_results(self, docs: List, search_type: str)->str:"""格式化搜索结果"""ifnot docs:returnf"{search_type}未找到相关文档"results=[]fori, docinenumerate(docs): results.append({"rank":i +1,"content":doc.page_content[:500],"metadata":getattr(doc,'metadata',{})})returnjson.dumps({"search_type":search_type,"total_results":len(results),"documents":results},ensure_ascii=False,indent=2)def setup_agent(self):"""设置智能代理"""# 定义代理的系统提示system_prompt=""" 你是一个智能的RAG代理，具备以下能力：1. **任务分析**: 分析用户查询的复杂度和类型2. **策略规划**: 根据查询特点制定最优的信息检索策略3. **工具使用**: 灵活选择和组合使用各种搜索工具4. **质量控制**: 验证信息准确性并评估答案完整性5. **迭代优化**: 根据中间结果动态调整策略 工作流程：1. 首先分析查询类型（事实性、概念性、比较性等）2. 选择合适的搜索策略（精确/广泛/交叉验证）3. 执行搜索并评估结果质量4. 如果需要，进行补充搜索或验证5. 整合所有信息形成最终答案6. 进行质量检查和准确性验证 请始终保持客观、准确、有条理的回答风格。""" prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt),("user","{input}"),("assistant","我来帮你分析这个问题并制定搜索策略。"),("human","{agent_scratchpad}")])# 创建代理agent=create_openai_functions_agent(llm=self.llm,tools=self.tools,prompt=prompt)self.agent_executor=AgentExecutor(agent=agent,tools=self.tools,memory=self.memory,verbose=True,max_iterations=5,# 限制最大迭代次数handle_parsing_errors=True)def query(self, question: str)->Dict[str, Any]:"""智能查询处理""" try:# 执行智能代理result=self.agent_executor.invoke({"input":question})return{"answer":result["output"],"reasoning_steps":self._extract_reasoning_steps(),"sources_used":self._extract_sources(),"confidence_score":self._calculate_confidence()}except Exception as e: logging.error(f"查询处理失败: {e}")return{"answer":"抱歉，处理您的查询时出现了错误。","error":str(e)}def _extract_reasoning_steps(self)->List[str]:"""提取推理步骤"""# 从内存中提取推理过程messages=self.memory.chat_memory.messages steps=[]formsginmessages[-10:]:# 获取最近的消息ifhasattr(msg,'content')and'Tool'instr(msg.content): steps.append(str(msg.content)[:200])returnsteps def _extract_sources(self)->List[str]:"""提取信息源"""# 简化实现：从工具调用中提取源信息return["技术文档库","通用知识库","交叉验证结果"]def _calculate_confidence(self)->float:"""计算答案可信度"""# 简化的可信度计算base_confidence=0.7# 根据使用的工具数量调整tools_used=len(self._extract_reasoning_steps())confidence_bonus=min(tools_used *0.1,0.3)returnmin(base_confidence + confidence_bonus,1.0)# 使用示例def create_agentic_rag_system():# 假设已经有多个向量库vectorstores={"technical":technical_vectorstore,# 技术文档向量库"general":general_vectorstore,# 通用知识向量库"specialized":specialized_vectorstore# 专业领域向量库}agentic_rag=AgenticRAG(vectorstores)# 复杂查询示例complex_query=""" 请详细解释机器学习中的过拟合问题，包括：1. 产生原因2. 识别方法3. 解决策略4. 与深度学习的关系""" result=agentic_rag.query(complex_query)print("=== Agentic RAG 回答 ===")print(f"答案: {result['answer']}")print(f"\n推理步骤: {result['reasoning_steps']}")print(f"信息源: {result['sources_used']}")print(f"可信度: {result['confidence_score']:.2f}")# 运行示例# create_agentic_rag_system()

性能与适用性对比

5. 性能特征

6. 适用场景

传统 RAG 适用于：

• • ✅ 简单的事实查询
• • ✅ 对响应速度要求高的场景
• • ✅ 成本敏感的应用
• • ✅ 文档内容相对静态

Agentic RAG 适用于：

• • ✅ 复杂的多步推理问题
• • ✅ 需要高准确性的关键应用
• • ✅ 要求可解释性的专业领域
• • ✅ 动态、多样化的知识源

总结

Agentic RAG代表了RAG技术的重要进步，通过引入智能代理的概念，大大提升了系统的推理能力和灵活性。虽然在计算成本和复杂性方面有所增加，但在准确性、可解释性和处理复杂查询方面具有显著优势。

关键优势：

1. 1. 智能决策：能够根据查询类型动态选择最优策略
2. 2. 多步推理：支持复杂的逻辑推导和信息整合
3. 3. 质量保证：通过多重验证确保答案准确性
4. 4. 透明可解释：提供完整的推理过程和决策依据

技术选择建议：

• •简单应用→ 传统 RAG：成本低、速度快
• •专业应用→ Agentic RAG：准确性高、可解释性强
• •混合场景→ 分层架构：根据查询复杂度动态选择

选择哪种方案需要根据具体的业务需求、性能要求和成本预算来决定。对于大多数简单应用，传统RAG已经足够；而对于需要高质量、可信赖答案的专业应用，Agentic RAG则是更好的选择。

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