重磅推薦專欄：
《大模型AIGC》
《課程大綱》
《知識星球》
本專欄致力于探索和討論當今最前沿的技術趨勢和應用領域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我們將深入研究大型模型的開發和應用，以及與之相關的人工智能生成內容（AIGC）技術。通過深入的技術解析和實踐經驗分享，旨在幫助讀者更好地理解和應用這些領域的最新進展
一、什么是 RAG Agent？
1. 從信息處理到智能生成
在自然語言處理領域，傳統問答系統往往面臨兩大難題：如何突破模型知識邊界？如何保障回答的可信度？RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構應運而生。而當我們以工程視角實現RAG時，就需要一個標準化的載體——RAG Agent。
2. 代碼解構：RAG Agent的骨骼
觀察示例代碼中的RAGAgent類，我們可以看到一個典型實現：
class RAGAgent(BaseAgent):def retrieve(self, query: str, **kwargs) -> Tuple[List[RetrievalResult], int, dict]:# 檢索核心邏輯def query(self, query: str, **kwargs) -> Tuple[str, List[RetrievalResult], int]:# 端到端查詢流程
這個類繼承自BaseAgent，體現了面向接口編程思想。兩個核心方法retrieve和query分別對應RAG的兩大階段：
2.1 檢索階段（Retrieve）
? 輸入：自然語言查詢
? 處理：向量數據庫相似度檢索
? 輸出：RetrievalResult列表（包含文檔片段、相似度分數等）
# 示例返回結構
[RetrievalResult(content="深度學習模型...", score=0.92),RetrievalResult(content="神經網絡結構...", score=0.88)
]
2.2 生成階段（Generate）
? 輸入：原始查詢 + 檢索結果
? 處理：LLM融合信息生成最終回答
? 輸出：自然語言回答 + 參考溯源
3. 技術實現的三重保障
1. 可觀測性設計
返回元組中的int類型token計數器，為成本監控提供基礎：
def query(...) -> Tuple[str, List[RetrievalResult], int]:# 最后一個int即為token消耗總量
2. 擴展性架構
**kwargs參數的設計允許靈活接入：
? 檢索參數控制（top_k、相似度閾值）
? 生成參數調節（temperature、max_length）
? 多路召回擴展
3. 類型安全
通過類型注解確保接口規范：
? List[RetrievalResult]保證檢索結果結構統一
? Tuple明確約定返回順序
4. RAG Agent的獨特優勢
對比傳統問答系統，該架構具有顯著優勢：
| 維度 | 傳統問答 | RAG Agent |
|---|---|---|
| 知識邊界 | 依賴訓練數據 | 動態擴展 |
| 數據新鮮度 | 靜態知識 | 實時更新 |
| 可解釋性 | 黑盒響應 | 溯源支持 |
| 維護成本 | 全量重訓 | 增量更新 |
5. 典型應用場景
-
企業知識庫問答
將內部文檔庫作為檢索源，確保回答符合企業規范 -
學術研究助手
連接論文數據庫，生成帶文獻引用的綜述 -
智能客服系統
基于最新產品文檔生成準確話術
二、揭秘Naive RAG：從代碼實例看檢索增強生成系統的核心架構
1. 智能路由系統：知識庫的"導航助手"
1.1 路由決策的核心代碼
當我們向系統提問"如何預防糖尿病并發癥"時，路由模塊通過以下代碼實現知識庫選擇：
# 生成路由提示模板
prompt = """
"QUESTION": 如何預防糖尿病并發癥
"COLLECTION_INFO": [{"collection_name": "medical_encyclopedia", "description": "疾病百科全書"},{"collection_name": "drug_database", "description": "藥品說明書庫"}
]
"""# 大模型返回的響應示例
model_response = "['medical_encyclopedia']"# 解析模型響應
selected_collections = literal_eval(model_response) # 得到['medical_encyclopedia']
1.2 路由異常處理機制
當遇到未描述的知識庫時，系統自動將其納入檢索范圍：
# 處理無描述的知識庫
for collection in all_collections:if not collection.description:selected_collections.append(collection.name) # 自動加入檢索列表# 包含默認知識庫
if vector_db.default_collection:selected_collections.append("default_medical") # 確保基礎醫學庫被檢索
2. 智能檢索引擎：知識挖掘的"礦工"
2.1 分布式檢索實現
當選擇3個知識庫且設置top_k=15時，檢索分配邏輯如下：
top_k_per_collection = 15 // 3 = 5 # 每個庫檢索5條
results = []
for collection in selected_collections:res = vector_db.search(query_vector, top_k=5,filter="category=='糖尿病'")results.extend(res)
2.2 上下文擴展技術
原始檢索結果與擴展后對比：
# 原始文本片段
原始結果: "血糖監測是糖尿病管理的基礎"# 擴展后文本
{"text": "血糖監測是糖尿病管理的基礎","wider_text": "《糖尿病防治指南》第3章指出：患者應定期進行血糖監測...（完整段落）"
}
3. 答案生成引擎：信息整合的"分析師"
3.1 結構化提示模板
系統將檢索結果轉換為XML格式的輸入：
mini_chunk_str = '''
<chunk_1>
《中國2型糖尿病防治指南》建議：所有糖尿病患者...
</chunk_1>
<chunk_2>
美國ADA指南強調：飲食控制需要配合定期運動...
</chunk_2>'''
3.2 生成過程示例
最終提交給LLM的提示模板：
您是一位醫療分析專家，請根據以下資料回答問題：原始問題：如何預防糖尿病并發癥？相關文獻：
<chunk_1>...糖尿病監測標準...</chunk_1>
<chunk_2>...飲食控制方案...</chunk_2>
4. 核心架構設計解析
4.1 模塊化設計思想
類初始化展現的組件解耦：
class NaiveRAG:def __init__(self, llm, embedding_model, vector_db):self.llm = llm # 可替換GPT-4/Claude等模型self.embedding = embedding # 支持多種文本編碼器self.vector_db = vector_db # 兼容各類向量數據庫
4.2 全鏈路可觀測性
系統運行時的關鍵日志輸出：
[SYSTEM] 在[
