利用多代理 RAG 构建企业人工智能应用程序！

作者: Pavan Belagatti 和 Madhukar Kumar

在快速发展的AI领域中，多智能体检索增强生成（RAG）系统作为企业应用的变革架构脱颖而出。

本文探讨了 TechCrunch Disrupt 2024 的关键见解，重点关注多智能体RAG如何利用AWS Bedrock和SingleStore等先进技术增强实时AI交互。让我们从对朴素RAG方法的清晰理解开始。

了解朴素 RAG

朴素 RAG，或简单的 RAG，是更复杂系统背后的基础概念。它通过引入检索机制来增强语言模型的能力，使其能够访问外部数据源，从而提供更准确的响应。虽然朴素 RAG 在基本应用中可以有效，但通常缺乏企业使用所需的复杂性。这一限制主要是由于它依赖单一的检索方法，导致响应中的瓶颈和准确性的降低。

此外，朴素 RAG 不包含多模态检索或动态上下文适应等高级技术，这些技术对于处理多样化的数据类型和不断变化的用户需求至关重要。因此，在需要细致理解或实时更新的场景中，其性能可能会下降。为了克服这些挑战，开发人员通常会转向更高级的 RAG 模型，这些模型集成了多种检索策略并利用上下文嵌入，从而提高了生成响应的相关性和精确性。这种进化使得用户和 AI 系统之间的交互更加稳健，尤其是在复杂环境中。

高级RAG

高级RAG在嵌入模型、分块策略、LLM、混合搜索、重排序、检索方法等各个阶段使用更复杂的工具和方法，以生成更简洁和上下文相关的响应。

这里是一些高级的 RAG 技术

• 输入/输出验证: 确保接地性。此技术验证输入查询和生成的输出是否符合特定用例和公司政策。它有助于控制 LLM 的响应，防止意外或有害的输出。
• 防护栏: 合规性和可审计性。防护栏确保查询和响应符合相关法规和道德准则。它们还使得可以跟踪和审查与 LLM 的交互，以确保问责和透明度。
• 可解释的响应: 这个方面涉及提供 LLM 如何得出结论的清晰解释。这对于建立信任和理解模型输出背后的推理至关重要。
• 缓存: 高效处理相似查询。语义缓存通过存储和重用相似查询的结果来优化 LLM 的性能。这减少了延迟并提高了系统的整体效率。
• 混合搜索: 结合语义理解和关键词匹配。此技术利用语义理解和精确关键词匹配从知识库中检索最相关的信息。这种方法增强了 LLM 响应的准确性和广度。
• 重排序: 提高相关性和准确性。重排序涉及检索一组相关数据点并根据它们与特定查询的相关性重新排序。这有助于确保向用户呈现最相关的信息。
• 评估: 持续的自我学习。评估使用诸如从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 的技术来持续改进 LLM 的性能。这涉及收集人类对模型响应的反馈，并使用这些反馈来优化其未来的输出。

这些高级 RAG 技术共同增强了 LLM 的能力，使其更加可靠、高效，并与人类价值观保持一致。通过解决偏见、幻觉和过时信息等挑战，这些技术使 LLM 能够提供更准确、信息丰富且值得信赖的响应。

通过利用 SingleStore 的高性能、分布式数据库架构，高级 RAG 系统可以实时高效地访问大量数据集。这种集成允许快速检索上下文信息，然后由 LLM 处理以生成连贯的响应。SingleStore 的功能，如混合事务和分析处理，使得可以无缝处理结构化和非结构化数据，使其非常适合需要即时洞察和基于用户查询的详细答案的应用程序。

多代理RAG系统的介绍

多代理RAG系统代表了企业在构建AI应用方面的重要进展。与传统的RAG系统不同，后者通常依赖单个代理来处理请求，多代理RAG系统利用多个代理同时操作，以提高效率和响应质量。这些系统将任务分解为更小、更易管理的组件，允许并行处理。每个代理可以专门处理特定功能，从而提供更准确和上下文感知的响应。

这种架构不仅提高了速度，还通过提供更细致的互动、增强的协作和可扩展性，丰富了用户体验。此外，多代理RAG系统促进了代理之间的协作，使它们能够动态共享见解和发现。这种协作环境支持持续学习和适应，这对于快速变化的环境至关重要。

随着对AI系统的需求增长，多代理RAG的可扩展性成为一项重要资产；组织可以轻松集成额外的代理来处理增加的工作负载或专门任务，而无需彻底改造现有基础设施。这种灵活性确保企业即使在运营需求变化时也能保持高性能和响应能力。最终，多代理框架的集成不仅增强了RAG系统的能力，还使其成为解决复杂企业挑战的稳健解决方案。

企业在实施人工智能时的关键挑战

在企业内部实施人工智能解决方案并非没有挑战。组织必须应对与数据质量、集成复杂性和监管合规相关的问题。

• 数据质量： 确保数据准确、完整和及时对于实现有效的AI结果至关重要。数据质量差会导致误导性的洞察和运营低效。
• 集成复杂性： 将AI系统与现有基础设施集成可能令人望而生畏。企业必须仔细规划其架构，以确保数据流的无缝衔接和系统的互操作性。
• 监管合规： 遵守有关数据隐私和安全的法规至关重要。组织必须实施强大的治理框架，以保护敏感信息并符合法律要求。

速度、准确性、规模和安全性

在多代理 RAG 系统的领域中，有四个关键要素对于成功至关重要：速度、准确性、规模和安全性。每个要素都必须经过精心处理，以确保系统不仅满足——而且超越——企业期望。

速度： 速度在提供实时响应方面至关重要。在毫秒之差就能决定成败的世界里，多代理 RAG 系统必须能够快速检索和处理数据。这包括利用先进的缓存机制和优化的数据路径来最小化延迟。

准确性： 准确性确保提供的信息是可信和相关的。在金融和医疗等行业，不准确数据的成本可能非常高。因此，必须有连续反馈和验证的机制，使系统能够随着时间学习和适应。

规模： 随着组织的发展，其数据量也会增加。多代理 RAG 系统必须能够无缝 扩展 以处理来自不同来源的不断增加的数据量。这需要一个强大的架构，能够管理结构化和非结构化数据，而不影响性能。

安全性： 保护敏感信息是不可协商的。多代理 RAG 系统必须实施严格的安全措施，包括加密、访问控制和审计跟踪，以保护数据完整性和遵守法规。

RAG 系统的架构演变

RAG 架构的演变反映了企业需求日益增长的复杂性。最初，系统是单体的，所有任务都在一个框架内处理。然而，随着需求的增加，架构逐渐演变为更加模块化的方法。

从单体到模块化

从单体结构过渡到模块化结构可以提高灵活性和可维护性。每个模块或代理可以独立开发和优化，从而加快迭代速度并提高性能。

监督代理的集成

监督代理的引入标志着一项重大进展。这些代理在多个专业代理之间协调任务，确保正确的流程能够高效执行。这种协调提高了系统的整体响应能力和有效性。

在RAG系统中定义代理

代理是多代理RAG系统的基本构建块。每个代理都有特定的用途，为系统的整体功能和智能做出贡献。

代理的核心组件

• 智能： 代理由大语言模型（LLM）或专业AI驱动，使它们能够有效地理解和处理用户查询。
• 记忆： 强大的记忆系统使代理能够保留先前交互中的信息，为对话提供上下文和连贯性。
• 工具： 代理利用API和其他工具访问数据、执行计算和执行任务，确保对用户查询的全面响应。

构建高级的协同驾驶舱客户支持代理

使用多代理 RAG 架构创建一个复杂的客户支持代理涉及多个关键步骤。此过程整合了各种技术和框架，以提升用户体验和运营效率。

步骤 1. 明确目标

明确客户支持代理的目标。这包括确定它将处理的查询类型以及所需的人性化程度。

步骤 2. 选择合适的技术

利用 AWS Bedrock 提供基础的 AI 能力，并集成 SingleStore 以进行实时数据分析。这种组合使代理能够快速访问和分析大量数据。

步骤 3. 设计交互流程

绘制用户与代理之间的交互流程图。这应包括基于用户响应的各种路径，确保自然的对话体验。

步骤 4. 实施多代理协作

利用多个代理处理客户支持的不同方面。例如，一个代理可能专注于故障排除，而另一个代理分析数据趋势，以提供对反复出现的问题的见解。

步骤 5. 持续评估和改进

实施持续评估代理性能的机制。收集用户反馈以优化响应并随着时间提高准确性。

SingleStore 概述

SingleStore 是一款革命性的数据库，旨在无缝处理事务性和分析性工作负载。它作为一个混合数据库运行，集成了传统数据库和现代数据分析平台的功能。这种独特的架构使 SingleStore 能够在毫秒内处理拍字节的数据，使其成为需要实时洞察的应用程序的理想选择。凭借其以内存为中心的设计，SingleStore 高效地处理数据存储和检索，支持结构化和非结构化数据类型。

除了其核心功能外，SingleStore 采用分布式集群架构，增强了性能和可扩展性。通过利用内存处理，它实现了极低延迟的数据访问，这对于需要即时响应的应用程序至关重要。数据库支持多种数据类型，并与现有工具和平台无缝集成，确保在混合环境中具有灵活性。此外，SingleStore 的 SQL 兼容性使用户能够利用现有的知识，同时受益于实时分析和通过自动故障转移机制实现的高可用性等高级功能。这种速度、可靠性和多功能性的结合使 SingleStore 成为现代实时应用程序的领先解决方案。

AWS 与 SingleStore 的合作

AWS 与 SingleStore 的战略联盟标志着企业在 AI 能力方面取得了重大进展。这种合作使组织能够构建强大的应用程序，充分利用两个平台的优势。

统一的数据处理

SingleStore 与 AWS 的集成使得数据处理在各种来源之间无缝衔接。组织可以高效地访问结构化和非结构化数据，从而实现实时分析和快速决策。

强大的安全功能

AWS 提供安全的基础设施，而 SingleStore 通过其先进的安全功能增强了数据保护。两者结合确保敏感信息的安全性和符合行业法规。

加速的市场策略

SingleStore 与 AWS 的合作支持生成式 AI 应用程序的开发和营销。这种战略联盟使企业能够快速部署可扩展的解决方案，利用大语言模型（LLMs）和基础模型提升性能。

增强高并发应用程序的性能

通过迁移到 AWS 上的 SingleStore，公司可以显著降低延迟并提高并发性。例如，Jigsaw 在采用此解决方案后报告了延迟减少了 50%，并发性提高了 900%，证明了其在高需求应用程序中的有效性。

全面的支持计划

AWS 提供多种支持计划，如工作负载迁移计划（WMP），帮助客户过渡到 SingleStore。该计划提供技术和财务资源，促进更顺畅的迁移，帮助客户在迁移后实现显著的运营改进。

与 AWS 服务的集成

SingleStore 的架构设计旨在与多种 AWS 服务（如 Amazon S3、Amazon EKS 和 AWS Glue）无缝集成。这种集成丰富了数据处理能力，使组织能够构建需要实时数据处理的强大应用程序。

AWS 与 SingleStore 的合作不仅提高了运营效率，还使组织能够在这个不断发展的 AI 驱动应用领域中快速创新。

案例研究：实时客户服务转型

为了说明多代理 RAG 系统的影响，考虑一个主要电信公司转型其客户服务运营的案例。

挑战

该公司面临响应时间长和服务质量不一致的挑战。客户经常因为问题解决延迟而感到沮丧。

解决方案

实施多代理 RAG 系统使公司能够简化客户互动。通过部署由 AWS Bedrock 和 SingleStore 驱动的协同客户支持代理，公司实现了显著改进，包括：

• 响应时间减少： 平均响应时间从几分钟减少到几秒钟。
• 客户满意度提高： 客户满意度评分显著提升，用户赞赏个性化的支持。
• 运营效率提升： 代理现在可以同时处理多个查询，提高了处理能力。

展望未来

多代理 RAG 系统是企业 AI 领域的一个重要进展。通过关注速度、准确性、规模和安全性，组织可以构建强大的应用程序，以增强客户互动和运营效率。

展望未来，多代理 RAG 系统的发展将受到不断进步的 AI 技术和数据管理实践的推动。随着组织对更复杂和响应更快的 AI 解决方案的需求不断增加，我们可以预见各 AI 代理之间的互操作性将更加受到重视，使它们能够在不同的平台和数据源上无缝协作。

此外，实时学习机制的集成将使代理能够根据用户互动不断优化其响应，从而提高准确性和相关性。最终，多代理 RAG 系统的演进不仅将改变企业应用，还将重新定义企业与客户的互动方式，提供更加个性化和高效的体验。

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最初发布于 https://www.singlestore.com，2024 年 12 月 3 日。