人工智能 (AI) 催生了能够执行各种任务的强大模型。该领域最有影响力的两个进步是检索增强生成（RAG）和代理，它们在改进人工智能驱动的应用程序中发挥着独特的作用。然而，新兴的 Agentic RAG 概念提出了一种利用两种系统优势的混合模型。让我们全面分析 RAG、Agents 和 Agentic RAG 这些概念，探讨它们的架构、应用程序和关键区别。
RAG是一种复杂的人工智能技术，通过在文本生成过程中从外部来源检索相关文档或信息来增强大语言模型的性能；与仅依赖内部培训数据的传统大语言模型不同，RAG 利用实时信息来提供更准确且与上下文相关的响应。
RAG 的工作原理是将两个主要组件：检索器和生成器。
RAG 的主要优势在于它能够引用模型训练阶段可能不存在的最新信息或利基数据。这减少了幻觉问题，即语言模型提供看似合理但不正确的信息，并确保更高的事实准确性。
RAG 广泛应用于需要准确且上下文相关的应用中一代人至关重要。一些常见的用例包括：
人工智能中的代理是指代表用户、专业人员或其他系统执行操作的自治实体，通常基于收到的输入或目标。这些代理可以以不同程度的独立性和智能进行操作，使它们适合复杂的决策任务。
人工智能代理与环境交互，处理输入，并根据其编程行为或学到的策略产生行动。代理的主要作用是在动态环境中自动执行任务、优化流程并做出智能决策。智能体的复杂程度各不相同，从简单的基于规则的系统到利用深度强化学习的复杂模型。
代理依赖于各种架构，包括决策模型、神经网络和基于规则的系统。代理通信通常通过消息传递、事件触发器或复杂的基于网络的交互等协议进行，尤其是在分布式系统中。代理可以是集中式的，其中所有决策均由单个控制实体做出，也可以是分散式的，其中每个代理自主运行，为更大的目标做出贡献。
Agentic RAG 是一种新颖的混合方法，融合了检索增强生成和 AI 代理的优势。该框架通过将动态检索系统（RAG）与自主代理集成来增强生成和决策。在 Agentic RAG 中，检索器和生成器组合在一起，并在多代理框架内运行，代理可以请求特定的信息并根据检索到的数据做出决策。
Agentic RAG 采用智能代理来实时控制或请求特定检索任务，从而对检索过程提供更多控制。这些代理动态地决定哪些信息是相关的，确定优先级，并根据不断变化的需求或上下文调整生成过程。
在典型的 Agentic RAG 系统中，多个代理协作处理复杂的查询。例如，在企业聊天机器人中，一个代理可能专注于检索技术文档，而另一个代理则处理客户反馈。两个输入都传递到语言模型以生成响应。
Agentic RAG 的应用超越了传统 RAG 或代理的应用：
人工智能系统的未来可能会更多地采用像 Agentic RAG 这样的混合模型，预计这些模型将在实时决策和生成至关重要的领域占据主导地位。人工智能研究越来越注重创建能够检索信息、做出决策和动态生成内容的系统，特别是对于金融、医疗保健和客户服务领域的应用。
RAG、Agents 和 Agentic RAG 代表了人工智能技术中截然不同但又相互关联的进步。RAG 通过检索增强文本生成，而代理则为 AI 系统带来自主性和决策能力。Agentic RAG 的新兴概念创建了一种结合了这两种功能的混合方法，突破了人工智能在实时决策和动态内容生成方面所能实现的界限。随着这些技术的发展，它们的应用将变得更加多样化，推动众多行业的创新。
资料来源：
Sana Hassan，Marktechpost 的咨询实习生、印度理工学院马德拉斯分校的双学位学生，热衷于应用技术和人工智能来解决现实世界的挑战。他对解决实际问题抱有浓厚的兴趣，为人工智能与现实生活解决方案的交叉点带来了全新的视角。