摘要
- 当前AI Agent和RAG（检索增强生成）最流行的架构包括基础RAG、代理式RAG路由、查询规划代理式RAG等，研究表明这些架构在提升AI性能方面效果显著。
- 代理式RAG架构允许AI根据查询动态选择工具或数据源，证据倾向于其在复杂任务中表现优异。
- 本文每个讨论到的架构都有代码示例，适合快速入门，帮助理解实际实现。
什么是AI Agent和RAG
AI Agent是能够执行任务或决策的软件程序，利用AI技术如大型语言模型（LLM）理解自然语言并与用户或系统交互。RAG是一种技术，通过从外部知识库检索信息增强语言模型的生成能力，确保响应更准确和最新。
流行架构概述
以下是当前AI Agent与RAG结合的流行架构，每个架构都有详细解释和代码示例，适合面试中讨论：
- 基础RAG：简单从静态数据库检索后生成响应，适用于小型数据集。
- 代理式RAG路由：AI根据查询动态选择工具，如本地知识库或网络搜索。
- 查询规划代理式RAG：将复杂查询分解为子查询，逐个处理，适合多步骤任务。
- 自适应RAG：根据查询复杂性调整策略，简单查询直接回答，复杂查询分步处理。
- 代理式纠正RAG：AI自检并纠正响应，确保准确性。
- 自反式RAG：AI反思过去交互以改进表现，适合长期学习场景。
- 推测式RAG：先生成初步响应，再通过检索验证，平衡速度与准确性。
- 自路由代理式RAG：AI决定是否直接处理或路由到其他组件，如长上下文模型。
详细报告
引言
本文旨在为面试准备提供一份详尽的材料，讲解当前AI Agent和RAG（检索增强生成）最流行的架构，并为每种架构提供代码示例。这些架构结合了AI代理的决策能力和RAG的外部信息检索功能，广泛应用于现代AI应用中，如客户支持和内容生成。
AI Agent的概述
AI Agent是软件程序，能够代表用户执行任务或决策，利用AI技术如机器学习或大型语言模型（LLM）。根据功能，AI Agent可分为：
- 反应式Agent：基于当前感知直接行动，无记忆。
- 深思熟虑式Agent：通过推理和规划行动，考虑多种选项。
- 学习型Agent：通过经验学习，逐步提升性能。
- 自主Agent：无需人类干预独立操作。
在现代AI中，特别是在LLM的背景下，AI Agent常用于理解自然语言、决策和与用户或系统交互。
RAG（检索增强生成）的介绍
RAG是一种结合语言模型与外部信息检索的技术。当用户提出查询时，系统首先从数据库或知识库中检索相关信息，然后利用这些信息通过语言模型生成响应。RAG的工作流程包括：
- 查询处理：理解用户查询的内容。
- 检索：从知识库中获取相关数据。
- 生成：利用检索到的信息生成响应。
RAG的优点包括：
- 提高准确性：通过外部知识确保信息最新和正确。
- 减少幻觉：降低模型生成错误信息的可能性。
- 灵活性：知识库可独立更新，不依赖模型训练。
应用场景包括客户支持、内容生成，以及需要准确上下文信息的任何应用。
当前流行架构的详细分析
以下是当前AI Agent与RAG结合的七种流行架构，基于2025年最新研究和实践，涵盖单代理和多代理系统。每种架构的描述和代码示例均基于LangChain等流行框架的实现。
1. 代理式RAG路由
描述：
代理式RAG路由允许AI根据查询的性质动态选择工具或数据源。例如，对于当前事件可能选择网络搜索，对于历史数据可能选择本地知识库。这种架构增强了LLM的灵活性，特别适合需要多种信息源的任务。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
# 设置检索工具
with open('some_text_file.txt', 'r') as f:
text = f.read()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_text(text)
vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
def retrieve(query):
return retriever.get_relevant_documents(query)
# 设置网络搜索工具（简化版）
import requests
def web_search(query):
url = f"https://www.google.com/search?q={query}"
response = requests.get(url)
return response.text[:1000]
tools = [
Tool(name="Retrieval", func=retrieve, description="从知识库中检索相关文档。"),
Tool(name="Web Search", func=web_search, description="在网络上搜索信息。")
]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("美国当前的总统是谁？")
解释：此示例中，代理根据查询内容选择使用本地检索或网络搜索，体现了路由功能。
2. 查询规划代理式RAG
描述：
此架构处理复杂查询，通过将其分解为子查询并分别处理，适合需要多步骤推理的任务。例如，计算“美国人口的平方根”可能先搜索人口数据，再进行计算。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
tools = [
Tool(name="Calculator", func=lambda x: eval(x), description="执行数学计算。"),
Tool(name="Search", func=lambda x: f"搜索结果：{x}", description="在网络上搜索信息。")
]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("美国人口的平方根是多少？")
解释：代理可能先用“Search”工具查找人口数据，再用“Calculator”计算平方根，体现了规划能力。
3. 自适应RAG
描述：
根据查询复杂性调整策略，简单查询直接回答，复杂查询分步处理。例如，“2+2是什么”可能是简单查询，而“生命的意义是什么”可能需要更复杂的处理。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(input_variables=["query"], template="这个查询是简单还是复杂？{query}")
classifier_chain = LLMChain(llm=OpenAI(), prompt=prompt)
def classify_query(query):
response = classifier_chain.run(query)
return "简单" in response
simple_tool = Tool(name="Simple Answer", func=lambda x: "这是一个简单答案。", description="用于简单查询。")
complex_tool = Tool(name="Complex Processing", func=lambda x: "这需要复杂处理。", description="用于复杂查询。")
def adaptive_rag(query):
if classify_query(query):
return simple_tool(query)
else:
return complex_tool(query)
tools = [Tool(name="Adaptive RAG", func=adaptive_rag, description="根据复杂性处理查询。")]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("2+2是什么？")
agent.run("生命的意义是什么？")
解释：通过分类器判断查询类型，体现了自适应性。
4. 代理式纠正RAG
描述：
此架构包括自校正机制，生成响应后检查其准确性，若不正确则纠正。例如，生成“法国首都是巴黎”后，检索确认是否正确。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
with open('some_text_file.txt', 'r') as f:
text = f.read()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_text(text)
vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
def retrieve(query):
return retriever.get_relevant_documents(query)
def check_response(response, query):
retrieved = retrieve(query)
for doc in retrieved:
if response in doc.page_content:
return "正确"
return "不正确"
tools = [
Tool(name="Retrieval", func=retrieve, description="从知识库中检索。"),
Tool(name="Check Response", func=check_response, description="检查响应是否正确。")
]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("法国的首都是什么？")
解释：代理生成响应后用“Check Response”工具验证，体现了校正功能。
5. 自反式RAG
描述：
AI反思过去交互以改进表现，适合需要长期学习的场景。例如，记录错误并在下次调整策略。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
memory = ConversationBufferMemory()
def reflect_on_past(query):
past_interactions = memory.load_memory_variables({})['history']
return f"过去交互：{past_interactions}"
tools = [Tool(name="Reflect", func=reflect_on_past, description="回顾过去交互。")]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, memory=memory, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("法国的首都是什么？")
agent.run("等等，我觉得之前可能错了，让我检查。")
解释：通过记忆存储交互，代理能反思过去，提升未来表现。
6. 推测式RAG
描述：
先生成初步响应，再通过检索验证，平衡速度与准确性。例如，先猜“法国首都是巴黎”，再检索确认。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
with open('some_text_file.txt', 'r') as f:
text = f.read()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_text(text)
vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
retriever = vectorstore.as_retriever()
def retrieve(query):
return retriever.get_relevant_documents(query)
def speculative_rag(query):
initial_response = llm(query)
retrieved = retrieve(query)
for doc in retrieved:
if initial_response in doc.page_content:
return initial_response
corrected_response = llm(f"根据{retrieved}，纠正{initial_response}")
return corrected_response
tools = [Tool(name="Speculative RAG", func=speculative_rag, description="生成并验证响应。")]
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("法国的首都是什么？")
解释：先快速生成再验证，体现了速度与准确性的平衡。
7. 自路由代理式RAG
描述：
AI决定是否直接处理查询或路由到其他组件，如长上下文模型。适合需要动态决策的任务。
代码示例：
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain_openai import OpenAI
from langchain.agents import load_tools
tools = load_tools(["serpapi", "wikipedia"])
def self_route(query):
if "当前" in query.lower():
return tools[0].run(query)
else:
return tools[1].run(query)
tools.append(Tool(name="Self Route", func=self_route, description="根据内容路由到合适工具。"))
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react", verbose=True)
agent.run("美国当前的总统是谁？")
agent.run("美国的第一任总统是谁？")
解释：根据查询内容（如“当前”）选择工具，体现了路由决策。
总结与面试建议
以上架构涵盖了AI Agent与RAG的最新发展趋势，面试中可根据具体问题展示对每种架构的理解和实现能力。代码示例基于LangChain框架，实际应用中可能需要调整以适应具体需求。