革新AI工作流程：实施Agentic Rag系统以增强检索和推理的5个关键策略
Agentic RAG 系统 - 集成检索、推理和行动以实现更智能的 AI
通过将检索增强生成 (RAG) 技术与基于代理的系统相结合，Agentic RAG 能够实现高级功能，如动态任务执行、决策和多步骤工作流程。传统的 RAG 系统主要侧重于检索上下文相关的的信息并生成响应，但它们通常缺乏执行操作或对复杂、面向目标的任务进行推理的能力。
本文介绍了 Agentic RAG，这是一种变革性的方法，用于设计无缝集成检索、推理和行动的 AI 系统。它探讨了我们的 AI 工程师在 Xinthe 构建 Agentic RAG 管道时所采用的关键原则、工具和方法。完成本文后，您将充分掌握设计、实施和优化您自己的 Agentic RAG 系统所需的知识，从而弥合 AI 驱动工作流程中检索、推理和行动之间的差距。
了解 Agentic RAG 系统
- 什么是 Agentic RAG？
Agentic RAG（检索增强生成）是一个先进的 AI 框架，它将知识检索、推理和行动执行的功能结合到一个统一的系统中。通过将AI 代理嵌入到 RAG 工作流程中，Agentic RAG 允许系统超越静态信息检索，使它们能够对检索到的数据进行推理并执行面向目标的操作。
与主要侧重于检索信息和生成上下文相关响应的传统 RAG 系统不同，Agentic RAG 引入了动态的决策和执行层。这使得系统能够：
- 将复杂的任务分解为更小的步骤。
- 从外部数据源（例如，API、数据库、向量存储）检索知识。
- 使用推理能力进行分析和决策。
- 执行操作，如更新记录、发送通知或与外部工具交互。
- Agentic RAG 系统的流程
- Agentic RAG 的组件
1. 检索：
目的：从外部数据源（如文档存储库、API 或向量数据库）中提取相关信息。
关键工具：
- 向量数据库：Pinecone、Weaviate、FAISS。
- RAG 框架：LangChain、LlamaIndex。
示例用例：检索客户的交易历史记录以解决支持查询。
2. 推理：
目的：分析检索到的数据以得出有意义的见解或决策。
关键工具：
- 大型语言模型 (LLM)：OpenAI、Anthropic 或自定义微调模型。
- 链式思考推理框架：LangChain 或自定义构建的推理管道。
示例用例：根据交易模式确定特定的客户问题是否需要升级。
3. 行动：
目的：通过与外部系统交互或自动化任务来执行决策。
关键工具：
- 代理框架：LangChain Agents、OpenAI Function Calling。
- 外部系统集成：API、Zapier 或数据库操作。
示例用例：在解决客户问题后，自动执行退款流程。
- 它与传统 RAG 的区别
关键区别：
传统的 RAG 工作流程在检索和响应时停止，而 Agentic RAG 工作流程则动态地检索、推理和行动以自主完成任务。这使得 Agentic RAG 系统特别适用于需要交互性、任务分解和实际执行的用例。
Agentic RAG 系统的核心架构
- 高层系统设计
Agentic RAG 系统由三个关键层组成，无缝集成以创建一个用于任务执行的强大管道 -
检索层：
负责从外部来源（例如，文档存储库、API 或向量数据库）获取相关数据。
针对动态任务工作流程中的效率、可扩展性和相关性进行了优化。
推理层：
使用 LLM 或专门的推理模型来处理检索到的信息。
执行诸如总结、推理或特定于目标的分析等任务。
Agent 层：
根据推理层的输出执行可操作的步骤。
与外部系统、API 或数据库协调以完成任务或做出决策。
集成的关键考虑因素：
数据流协调：确保检索、推理和操作层之间的顺畅通信。
错误处理：构建强大的机制来管理检索错误、推理不一致或任务执行失败。
可扩展性：优化大型数据集和高用户并发的检索和推理过程。
延迟管理：最大限度地减少多步骤工作流程中的延迟，以确保响应迅速的用户交互。
- 技术与工具
检索和向量数据库：
LangChain：用于构建 RAG 工作流程和链接工具的框架。
Pinecone, Weaviate, FAISS：用于大规模存储和检索嵌入的向量数据库。
ElasticSearch：支持结构化和非结构化数据的传统和语义搜索。
推理模型：
LLM：OpenAI GPT-4、Anthropic Claude、Google PaLM 或微调的特定领域模型。
Chain-Of-Thought 工具：LangChain 的结构化推理管道。
提示工程：为多轮推理工作流程精心设计的提示。
Agent 框架：
LangChain Agents：使 LLM 能够与外部工具、API 和环境交互。
OpenAI Function Calling：允许 LLM 调用预定义的函数以执行实际操作。
Zapier：将 AI Agent 与外部工具和服务集成，以实现任务自动化。
- 工作流程管道
该架构遵循一个结构化的管道来处理用户输入并提供可操作的输出 -
输入解析：
用户输入被处理并解析为结构化查询或任务。
示例：将“检索客户 X 的交易历史”转换为检索查询和推理提示。
知识检索：
使用嵌入或基于关键字的检索从向量数据库、API 或文档存储中提取相关数据。
示例代码 (LangChain + Pinecone) -
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import Pinecone
vector_db = Pinecone.from_existing_index(index_name="documents", embeddings=embedding_model)
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=vector_db.as_retriever())
response = qa_chain.run("Find all transactions for customer X.")
print(response)
上下文推理：
LLM 分析检索到的数据以得出见解或可操作的建议。
示例任务 -
- 总结财务交易。
- 识别数据集中的异常。
Agent 决策/操作：
根据推理输出，Agent 执行实际任务，如更新记录、发送通知或自动化流程。
示例 (LangChain Agent) -
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
tools = [Tool(name="EmailAPI", func=send_email, description="Send notification emails")]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
agent.run("Send an email to notify about transaction anomalies.")
输出交付：
结果被交付给用户，并提供检索、推理和操作步骤的详细日志，以确保透明度。
示例 -
“客户 X 有 15 笔异常交易。已向财务团队发送通知。”
设计检索层
- 为 Agent 优化检索
检索层是任何 Agentic RAG 系统的基础。其效率直接影响系统提供准确和及时响应的能力。
使用向量嵌入进行语义搜索：
向量嵌入将文本转换为密集的数值表示，从而实现语义搜索，以识别概念上相似的结果，即使缺少确切的关键词。
这确保了上下文感知的检索，提高了复杂查询的相关性。
动态更新检索策略：
Agent 应根据任务要求调整检索策略。例如 -
- 知识检索任务 可能会侧重于精确的上下文（例如，常见问题解答文档）。
- 数据聚合任务 可能会优先获取更大的一组记录以进行更广泛的分析。
在检索模式之间动态切换（例如，语义搜索、基于关键词的搜索或混合搜索）可确保灵活性和鲁棒性。
- 工具和技术
向量数据库：
Pinecone、Weaviate 和 FAISS 等工具针对向量嵌入的实时、低延迟检索进行了优化。
主要特点：
- 大型知识库的高可扩展性。
- 可定制的相似性度量，以匹配特定于任务的要求。
混合搜索：
将语义搜索 与传统的基于关键词的搜索 相结合，用于处理各种查询。
- 语义搜索：使用嵌入查找上下文相似的结果。
- 基于关键词的搜索：匹配确切的术语以确保精确性。
非常适合需要概念性和特定结果的应用程序。
特定于上下文的检索：
在检索期间实施过滤器（例如，日期范围、文档类型）以减少噪声并提高相关性。
在知识库中使用元数据标记以启用高级查询过滤。
- 示例代码
以下是使用 LangChain 和 Pinecone 实现实时语义搜索的示例 -
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
embedding_model = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Pinecone(index_name="knowledge_index", embedding=embedding_model)
query = "Explain the steps to optimize retrieval in RAG"
retrieved_docs = vectorstore.similarity_search(query, top_k=5)
for doc in retrieved_docs:
print(doc.page_content)
- 增强检索过程
元数据驱动的搜索：
将元数据（例如，文档类型、创建日期或标签）附加到向量存储中的每个文档。
Pinecone 中元数据过滤的示例 -
retrieved_docs = vectorstore.similarity_search(query="AI governance", top_k=5, filter={"type": "policy"})
实时更新：
在有新数据可用时持续索引。
将批量索引用于大型数据集，或将实时索引用于动态环境。
缓存重复查询的结果：
将常见查询的结果存储在缓存中，以最大限度地减少检索开销。
与 LangChain 的 Memory Framework 结合使用，以实现跨多轮工作流程的上下文持久性。
增加推理能力
- 使用 LLM 进行推理
推理层处理检索到的信息，并得出可操作的见解或决策。利用 LLM 中先进的推理能力，使 Agentic RAG 系统能够处理超出基本问答的复杂任务。
Chain-Of-Thought (CoT) 提示，用于逐步决策：
CoT 提示引导模型将推理分解为增量步骤，从而提高准确性和透明度。
示例：与其问，“根据数据我应该做什么？”，不如使用结构化提示，例如 -
逐步分析数据以确定关键操作：
- 步骤 1：总结数据。
- 步骤 2：确定潜在的挑战或差距。
- 步骤 3：建议可操作的后续步骤。
针对特定领域推理进行微调的模型：
采用针对专门任务进行微调的模型，例如 -
- 法律：从合同中提取条款。
- 医疗保健：根据临床笔记建议治疗方案。
- 金融：对投资组合进行风险分析。
优点：
- 针对特定领域任务具有更高的精度。
- 由于训练数据范围更窄，减少了幻觉风险。
- 高级推理技术
用于协作决策的多 Agent 推理：
实现多 Agent 架构，其中 -
- 一个 Agent 检索和组织数据。
- 另一个 Agent 进行推理并确定操作的优先级。
- 第三个 Agent 验证输出或提供反馈。
示例用例：项目管理中的任务委派工作流程。
使用记忆框架：
记忆模块（例如 LangChain 中的模块）在多轮交互中保持上下文。
这确保了推理与先前的响应和用户目标保持一致。
记忆类型 -
- 短期记忆：保留单个会话的上下文。
- 长期记忆：跟踪历史交互以进行持续任务。
- 代码示例 — 使用 LangChain 的推理提示
以下代码演示了如何使用 LangChain 构建推理提示 -
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0.5)
template = """
Based on the retrieved data: {data}, analyze the following:
1. Key insights or conclusions.
2. Challenges or potential gaps.
3. Recommended next steps.
"""
reasoning_prompt = PromptTemplate(input_variables=["data"], template=template)
reasoning_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=reasoning_prompt)
retrieved_data = "Company X has seen a 20% increase in sales but a 10% decline in customer retention."
reasoning_result = reasoning_chain.run(data=retrieved_data)
print(reasoning_result)
- 增强推理层
结合上下文检索：
将检索到的数据与外部知识（例如，API 或实时数据）相结合，以提供更丰富的推理。
示例：使用 LangChain 的工具集成来检索实时股票价格以进行财务推理。
对提示的细粒度控制：
使用 提示模板 在任务之间进行结构化和一致的推理。
应用令牌约束和温度调整来控制响应的冗长性和创造力。
带有反馈循环的迭代推理：
实现迭代推理，其中一个推理步骤的输出被反馈到模型中以进行细化。
示例：一个 Agent 生成一个初始计划，接收用户反馈，并相应地调整计划。
- 添加高级推理的好处：
改进决策：通过采用 CoT 推理，任务变得更具结构性和可操作性。
领域适应性：微调和多 Agent 推理扩大了在不同行业中的适用性。
以用户为中心的交互：记忆框架确保了长期工作流程中的一致性和相关性。
推理层将原始检索数据转化为可操作的见解，弥合了 Agentic RAG 系统中知识与行动之间的差距。
启用 Agentic Actions
- 整合面向行动的 Agent
Agentic RAG 系统通过扩展推理和检索以执行面向行动的任务而脱颖而出。这些行动允许 Agent 与外部系统交互、执行命令或自主完成预定义的目标。
LangChain 的工具框架:
目的: 启用工具的集成，如 API、数据库和外部服务，以执行任务。
功能:
- 查询实时数据（例如，天气、股票价格）。
- 写入数据库或触发下游工作流程。
- 自动化复杂、多步骤的行动。
用例示例:
一个 Agent 与天气 API 集成以：
-
获取特定位置的天气数据。
-
根据天气情况规划日常活动。
-
使用日程安排更新用户的日历。
-
Agent 执行流程
输入解析:
处理用户输入以提取可操作的任务或目标。
示例：“根据纽约的天气规划我的一天。”
任务分解:
将请求分解为离散的、可操作的步骤。
示例：（a）获取纽约天气 →（b）检查是否下雨 →（c）建议室内或室外活动。
工具使用:
动态调用适当的工具或 API 来执行每个步骤。
示例：查询天气 API 以获取预测数据。
输出验证:
验证中间结果以确保准确性和一致性。
示例：确保天气 API 返回有效响应。
最终响应:
通过聚合验证结果来撰写最终输出。
示例：“纽约正在下雨；安排上午的室内活动。”
- 代码示例 — 使用 LangChain 进行 Agentic Actions
以下代码演示了如何使用 LangChain 的工具框架集成天气 API 并执行面向行动的任务 -
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
def get_weather(location: str) -> str:
weather_data = {
"NYC": "Rainy, 68°F",
"San Francisco": "Sunny, 75°F"
}
return weather_data.get(location, "Weather data unavailable.")
weather_tool = Tool(
name="weather_api",
func=get_weather,
description="Fetches current weather for a given location."
)
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
tools = [weather_tool]
agent = initialize_agent(tools=tools, llm=llm, agent="zero-shot-react-description")
response = agent.run("Plan my day based on weather in NYC.")
print(response)
- 代码的关键组成部分：
工具定义:
注册一个工具 (get_weather) 以供 Agent 使用。
每个工具都包括一个名称、一个可调用的函数和一个描述。
Agent 初始化:
Agent 设置为 -
- 用于推理的 LLM（本例中为 text-davinci-003）。
- 定义的工具（例如，weather_tool）。
任务执行:
Agent 将用户查询分解为可操作的步骤，查询天气 API 并构建响应。
- 高级 Agentic 功能：
多工具协调:
Agent 可以管理多个工具以执行复杂的工作流程。
示例：一个 Agent 查询天气 API 和地图 API，以建议路线和活动。
行动中的错误处理:
包含强大的错误处理机制，以确保 Agent 优雅地处理故障（例如，缺少 API 数据）。
动态工具选择:
使用 LangChain 的自适应推理能力来动态选择最适合给定任务的工具。
链式行动:
使 Agent 能够执行顺序操作，例如检索数据、分析数据以及在外部系统中执行更新。
- Agentic Actions 的好处：
效率: 自动化重复性或时间敏感的任务，节省用户精力。
适应性: 根据实时输入或不断变化的环境动态调整操作。
用户满意度: 提供可操作的结果，使最终用户能够专注于决策而不是执行。
Agentic RAG 系统中的挑战与解决方案
Agentic RAG 系统带来了巨大的潜力，但也带来了一些独特的挑战。解决这些问题对于确保可靠性、可扩展性和伦理使用至关重要。
-
处理任务中的歧义
挑战：
Agentic RAG 系统可能会遇到模糊或不完整的用户查询，从而导致检索、推理或操作错误。
解决方案：
回退机制：
当输入不明确时，使用预定义的默认响应或辅助工作流程。
示例：对于不明确的用户查询，使用 LLM 驱动的对话提示用户进行澄清。
代码片段：
from langchain.prompts import PromptTemplate ambiguous_prompt = "I'm not sure what you mean. Can you clarify your question?" prompt = PromptTemplate(template=ambiguous_prompt, input_variables=["input"]) clarification = LLMChain(llm=your_model, prompt=prompt).run(input="user_query") print(clarification)预定义的 Agent 规则：
创建基于规则的约束，以指导 Agent 解决歧义。
示例：如果查询涉及多个潜在工具（例如，“搜索天气”或“获取新闻”），则 Agent 根据预定义的权重进行优先级排序。
-
确保效率和可扩展性
挑战：
Agentic 系统依赖于检索和处理大型数据集，这可能会消耗资源并减慢工作流程。
解决方案：
优化向量存储索引：
使用紧凑、高效的嵌入来加速检索。
定期重新索引数据以保持搜索准确性和性能。
最佳实践：
使用余弦相似度进行更快的搜索。
将相关文档分组到集群中进行批量检索。
缓存常见查询：
为经常检索的数据或经常执行的工作流程实施缓存机制。
示例：缓存对标准查询（如常见问题解答）的响应。
代码片段：
from cachetools import cached, TTLCache cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=3600) @cached(cache) def cached_query(vectorstore, query): return vectorstore.similarity_search(query, top_k=5)并行处理以实现可扩展性：
利用并行处理进行多 Agent 或多工具工作流程，以处理大规模任务。
-
减轻偏差和错误
挑战：
检索数据、推理输出或 Agent 操作中的错误或偏差可能导致有害或意外的结果。
解决方案：
使用审计日志验证 Agent 操作：
记录每个 Agent 操作，包括检索、决策以及与外部系统的交互。
使用审计日志来跟踪错误并确保透明度。
示例：
记录 Agent 决策 — 输入 → 检索到的文档 → 选择的操作 → 输出。
输入/输出清理：
应用过滤器来清理用户输入和系统输出，以防止有害或有偏见的内容。
在执行任何操作之前使用验证层。
代码片段：
def sanitize_input(user_input): if any(word in user_input.lower() for word in ["offensive_word1", "bias_trigger"]): return "Input not allowed." return user_input clean_input = sanitize_input(user_input)持续的模型微调：
定期使用多样化、无偏见的数据集对模型进行微调，以减少系统性偏差。
实施实时反馈循环以提高决策准确性。
-
摘要表 — 挑战与解决方案
-
示例工作流程集成
对于复杂的 Agentic RAG 系统，集成这些解决方案的示例实现可能涉及 -
- 输入验证和清理。
- 使用优化的索引进行检索。
- 使用回退提示进行歧义的上下文推理。
- 通过审计机制记录和验证操作执行。
- 缓存输出以实现可扩展性和快速重新访问。
Agentic RAG 的实际应用
Agentic 检索增强生成 (RAG) 系统结合了动态检索、推理和可操作的输出，使其在各个领域都具有高度通用性。以下是一些关键的实际应用 -
-
企业知识管理
用例：
大型组织处理大量文档、合同、政策和内部知识库。Agentic RAG 系统简化了对信息的访问并自动化任务执行，从而减少了手动工作。
应用：
- 根据用户的查询自动检索相关的政策或文档。
- 总结文档并生成行动项，例如创建报告或起草电子邮件。
- 将代理连接到企业系统，如 CRM 或 ERP 工具，以实现无缝的工作流程执行。
示例工作流程：
- 根据用户输入检索相关的政策文档。
- 使用推理层总结要点。
- 通过代理层执行后续操作（例如，通过电子邮件发送摘要或安排会议）。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool from langchain.chains import RetrievalQA qa_tool = RetrievalQA(vectorstore=your_vectorstore, llm=your_llm) tools = [Tool(name="knowledge_retrieval", func=qa_tool.run)] agent = initialize_agent(tools, llm="gpt-4") response = agent.run("Summarize the policy for remote work compliance.") print(response) -
个性化客户支持
用例：
Agentic RAG 通过动态响应复杂、多轮查询，同时执行创建工单或更新帐户等操作，从而增强客户支持。
应用：
- 检索用户帐户详细信息、常见问题解答或故障排除指南。
- 为问题提供多步骤解决方案，例如引导用户完成错误解决过程。
- 通过 API 集成自动化后端任务（例如，发放退款、更新偏好）。
示例工作流程：
- 用户就订阅问题向支持机器人查询。
- 系统从数据库中检索账单常见问题解答和上下文详细信息。
- 代理推荐解决方案或执行必要的后端任务。
实际工具：
将 LangChain 与托管在 Pinecone 上的客户数据一起使用。
与外部 API（例如，支付网关、CRM）集成以执行操作。
-
研究助手
用例：
研究人员和专业人士通常需要从庞大的学术数据库和科学存储库中获取见解。Agentic RAG 系统可以检索、推理并将相关内容合成到可操作的见解中。
应用：
- 从学术存储库（例如，ArXiv、PubMed）中检索与上下文相关的论文、引用和数据集。
- 总结关键见解、识别趋势或生成假设。
- 自动化重复性任务，例如格式化引用或生成研究提纲。
示例工作流程：
- 查询特定主题或假设。
- 检索顶尖学术论文并总结发现。
- 生成包含可操作建议的详细报告。
代码示例：
from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.prompts import PromptTemplate template = "Based on these papers: {papers}, summarize key insights for {topic}." retrieval_prompt = PromptTemplate(input_variables=["papers", "topic"], template=template) retrieval_qa = RetrievalQA(vectorstore=your_vectorstore, llm=your_llm) results = retrieval_qa.run("What are the latest trends in renewable energy?") print(results) -
摘要表 — 实际应用
-
实际影响
Agentic RAG 系统有可能重新定义各行业的生产力、准确性和用户满意度。使代理能够超越简单的检索并进入可操作的任务，可以帮助组织提高效率、改善决策并释放 AI 驱动的自动化中的新可能性。
案例研究 — 构建 Agentic RAG 系统
-
场景
目标: 自动化销售支持聊天机器人，以增强客户互动并促进销售。该聊天机器人应 -
- 检索 客户购买历史和相关产品信息。
- 推理 基于客户行为和库存状态的折扣资格。
- 行动 通过生成个性化优惠和安排跟进。
示例工作流程:
客户提问: “我符合哪些优惠条件？”
系统检索客户的购买历史和库存详细信息。
推理层评估折扣政策和资格标准。
代理生成自定义优惠并安排电子邮件跟进。
-
实施步骤
步骤 1 — 使用 Pinecone 设置检索
目标: 有效地查询客户购买历史和产品数据。
配置:
- 使用 Pinecone 存储客户嵌入和产品元数据。
- 实施语义搜索，将客户查询与相关数据进行匹配。
代码示例:
import pinecone from langchain.vectorstores import Pinecone pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY", environment="us-west1-gcp") vectorstore = Pinecone(index_name="customer_data_index") query = "recent purchases by customer 123" retrieved_data = vectorstore.similarity_search(query, top_k=5) print("Retrieved Data:", retrieved_data)步骤 2 — 设计用于推理的 CoT 提示
目标: 使用链式思考 (CoT) 推理来确定基于检索数据的折扣资格。
示例标准:
- 过去一年的总购买价值。
- 购买频率。
- 相关产品的库存可用性。
代码示例:
from langchain.prompts import PromptTemplate template = """ Customer Data: {data} Discount Policy: Customers with purchases > $1000 last year or frequent buyers (>5 purchases) are eligible for a 10% discount. Reason about the discount eligibility for this customer and explain. """ reasoning_prompt = PromptTemplate(input_variables=["data"], template=template) reasoning_output = reasoning_prompt.format(data=retrieved_data) print("Reasoning Output:", reasoning_output)步骤 3 — 启用代理操作以生成优惠
目标: 使用 LangChain 代理生成个性化优惠和安排跟进。
操作:
- 在数据库中创建和存储优惠详细信息。
- 向客户发送包含优惠详细信息的电子邮件。
- 安排跟进提醒。
代码示例:
from langchain.agents import Tool, initialize_agent from datetime import datetime, timedelta def generate_offer(data): offer = f"10% discount on your next purchase, valid until {datetime.now().date() + timedelta(days=30)}" return offer tools = [Tool(name="generate_offer", func=generate_offer)] agent = initialize_agent(tools=tools, model="gpt-4") response = agent.run("Generate a custom offer for this customer.") print("Offer:", response) -
性能指标
为了衡量 Agentic RAG 系统的有效性，请跟踪以下指标 -
查询响应时间:
- 衡量检索数据、执行推理和执行操作所花费的时间。
- 目标：低于 2 秒，以实现无缝的用户体验。
准确性:
- 评估检索数据和推理输出的正确性。
- 指标：检索相关购买历史和生成有效优惠的准确率 >90%。
用户满意度:
- 使用反馈调查和净推荐值 (NPS) 来衡量用户参与度。
- 目标：实现 NPS +50 或更高。
-
结果
查询响应时间: 从 5 秒（手动查找）减少到 1.8 秒。
准确性: 根据预定义标准生成有效折扣的准确率为 93%。
用户满意度: 84% 的正面反馈表示个性化优惠的相关性。
-
示例工作流程:
-
总结
本案例研究演示了 Agentic RAG 系统如何通过自动化复杂的多步骤任务，同时保持准确性、效率和个性化，从而改变销售支持工作流程。此类实施可以显着提高用户满意度并推动业务价值。
Agentic RAG 系统的最佳实践
- #1. 设计模块化 Pipeline
模块化设计的重要性：
模块化架构增强了可维护性和可扩展性。 可以灵活地升级或替换单个组件，而不会影响整个 pipeline。
关键建议：
-
分离组件：为检索、推理和行动维护不同的层。例如：
- 使用 Pinecone 或 Weaviate 等工具进行检索。
- 利用 LangChain 或自定义 LLM 提示进行推理。
- 实现 LangChain 代理以执行操作。
-
可重用模块：将组件设计为可重用的块，以支持多个工作流程。
示例：
def retrieve_data(query):
vectorstore = Pinecone(index_name="knowledge_index")
return vectorstore.similarity_search(query, top_k=5)
def reason_with_data(data):
template = "Analyze this data: {data} and provide insights."
reasoning_prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["data"])
return reasoning_prompt.format(data=data)
- #2. 实现反馈循环
反馈为何至关重要：
通过从用户更正或操作中学习来改进决策制定。 能够持续改进代理工作流程。
关键建议：
-
用户交互跟踪：在代理操作后记录用户反馈，例如批准或拒绝建议。
-
自动化学习：使用强化学习或微调来根据收集的反馈调整代理行为。
示例：
如果用户拒绝生成的动作，则记录反馈并更新决策规则或提示。
feedback = {"action": "generate_offer", "approved": False, "reason": "Offer not relevant"}
store_feedback_in_db(feedback)
- #3. 关注安全性
安全性为何至关重要：
Agentic RAG 系统通常与敏感的 API、数据库或外部服务交互。 安全漏洞可能导致未经授权的访问或滥用数据。
关键建议：
-
身份验证：使用 API 密钥、OAuth 或其他安全身份验证机制进行集成。
-
访问控制：实施基于角色的访问控制 (RBAC) 以限制代理对敏感数据的访问。
-
清理：验证所有用户输入并清理输出，以防止有害或恶意行为。
示例**：**
import requests
def call_secure_api(api_endpoint, payload):
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_SECURE_TOKEN"}
response = requests.post(api_endpoint, json=payload, headers=headers)
return response.json()
- #4. 监控和优化
监控为何重要：
识别查询响应时间、检索准确性和代理决策方面的瓶颈。 确保系统能够大规模可靠地运行。
关键建议：
-
可观察性工具：使用 Prometheus、Grafana 或 Datadog 等监控平台来跟踪指标，例如：
- 查询延迟。
- 检索成功率。
- 代理决策准确性。
-
性能仪表板：创建实时仪表板以可视化系统运行状况和关键绩效指标。
-
持续优化：定期评估向量搜索、提示工程和代理操作的效率。
示例：
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: "agentic_rag"
static_configs:
- targets: ["localhost:8000"]
要监控的关键指标：
- 平均查询时间 — 衡量从输入到输出的端到端延迟。
- 代理任务成功率 — 代理执行的成功操作的百分比。
- 资源利用率 — 检索和推理层的 CPU 和内存使用情况。
- 总结
通过遵循这些最佳实践，开发人员可以构建强大而高效的 Agentic RAG 系统：
- 模块化 pipeline 确保了灵活性和可重用性。
- 反馈循环能够持续改进代理决策。
- 安全措施保护敏感数据并确保合规性。
- 监控和优化工具使系统能够大规模可靠且高效地运行。
这些实践不仅增强了系统的可靠性，而且创造了无缝的用户体验，使企业能够自信地部署高级的、可操作的 AI 工作流程。
通过使 AI 代理能够执行多步、面向目标的任务，它们解决了传统 RAG 系统的局限性，并为更复杂、以用户为中心的应用程序打开了可能性。
