AI进化论：从RAG到Agent，智能体如何重塑未来世界
©作者|Blaze
来源|神州问学
随着ChatGPT、ChatGPT-4等的发布，我们彻底被大模型（LLM）的魅力所征服，越来越多的公司和企业开始聚焦大模型技术的研发和使用，为我们的日常生活带来了极大的便利。但是，大模型同样面临着时效性、准确性等各种问题，如何让LLM变得更好？如何解决LLM所面临的挑战？如何构建高级的LLM应用？逐渐成为AI领域重要的研究课题。
为了解决这其中一些问题，RAG应运而生，RAG（检索增强生成）技术在自然语言处理领域带来了显著突破。通过结合信息检索和文本生成技术，RAG使机器能够更准确地理解和回应人类语言。但是随着RAG的应用，我们也逐渐意识到RAG的局限性，那么RAG究竟有何痛点？我们又应该如何解决？让我们来一起探寻吧！
RAG技术可以在一些常见的自然语言处理任务中发挥作用，如问答系统、智能助手和虚拟代理、信息检索、知识图谱填充等，通过RAG，建立一个庞大的知识库，当用户查询的时候，利用信息检索从知识库中查询相关文本片段或实时数据，然后我们对检索到的信息进行筛选、排序和加权等操作，最后将整合后的信息作为生成模型的输入，无疑是提高答案准确性，减少虚假信息，极大的增强大模型的可用性。
但是RAG最初是为简单问题和小型文档集设计的，所以能够快速、高效。准确的进行输出，比如：
特斯拉的主要风险因素是什么？(over Tesla 2021 10K)
作者在YC期间做了什么？（Paul Graham essay）
我们通过使用特定的知识库，针对以上简单问题，LLM可以给出很好的答案，但是，针对某些类型的问题，RAG可能无法产生准确或者令人满意的结果，例如：
总结性问题:“给我总结一下XXX公司的年度报告”
比较性问题:“比较开发者A和开发者B的开源贡献”
结构化分析+语义搜索:“告诉我美国最高业绩的拼车公司的风险因素”
综合性多部分问题: “告诉我文章A中的赞成X的论点，然后告诉我文章B中的赞成Y的论点，按照我们内部的风格指南制作一个表格，然后根据这些事实自行得出结论”
Naive RAG，很多时候只是一个搜索系统，针对一些简单问题或查询，能够给予用户很好的反馈，但是有很多复杂问题/任务是它无法回答的，那么遇到复杂的问题/任务，我们可以怎么做呢？
常规的RAG应用通常只是通过结合自有知识库来增强大模型，以获得更准确、实时和丰富的垂直内容或个性化结果，但这依然局限于内容生成的范畴。如果你需要人工智能像一个“以终为始”的高效率员工一样，自主选取各种工具，并与不同系统进行沟通协作，直到交付最终结果，那么就需要从RAG转变到Agent。
从RAG到Agent的转变，并不是意味着抛弃RAG，而是在此基础上增加以下几个层次的功能：
● 多轮对话: 与用户进行更深入的交流，识别用户意图
●查询/任务规划层: 能够理解并规划复杂的查询和任务
●外部环境工具接口: 使用外部工具完成任务
●反思: 对执行结果进行反思总结和评估
● 记忆: 维护用户交互的历史，从而提供个性化服务
通过增加这些功能，Agent不仅能适应复杂任务，还能在多变环境中灵活应对。与RAG相比，Agent则专注于实现特定任务，更注重与现有系统集成。它不仅能够理解语言，还能在现实世界或数字系统中采取行动，它不仅能够执行复杂的多步骤任务，如检索信息、处理信息，它还可以无缝接入各种系统和API接口，访问用户数据，与数据库交互。
人类之所以是人类，一个最明显的特征就是会使用工具。作为智能体，Agent同样可以借助外部工具，使其能够处理更加复杂的任务。比如Agent可以使用图表生成工具生成在线图表，可以使用天气查询工具查询天气。由此可见，Agent是可以真正释放LLM潜能的关键，那么我们的LLM应用，也终将从RAG转向Agent，Agent无疑是RAG的尽头。
近日，阿里千问团队开发了一个Agent(智能体)，通过结合RAG，用于理解包含百万字词的文档，虽然仅使用Qwen2模型的8k上下文，但效果超过RAG和长序列原生模型。
1.Agent构建
该Agent的构建主要包含三个复杂度级别，每一层都建立在前一层的基础上
级别一：检索
如何找出与提取关键词最相关的块，主要分为三个步骤：
● 步骤1：指令信息与非指令信息分开
用户输入："回答时请用2000字详尽阐述，我的问题是，自行车是什么时候发明的？请用英文回复。
信息拆解：{"信息": ["自行车是什么时候发明的"], "指令": ["回答时用2000字", "尽量详尽", "用英文回复"]}。
●步骤2：聊天模型推导出多语言关键词。
输入："自行车是什么时候发明的"
信息转换：{"关键词_英文": ["bicycles", "invented", "when"], "关键词_中文": ["自行车", "发明", "时间"]}。
●步骤3：运用BM25关键词检索方法。
级别二：分块阅读
如何解决相关块与用户查询关键词重叠程度不足时失效，导致这些相关的块未被检索到、没有提供给模型。主要采用以下策略：
●步骤1：让聊天模型对于每个512字块评估其与用户查询的相关性，如果认为不相关则输出"无", 如果相关则输出相关句子。
● 步骤2：取出步骤1中相关句子，用它们作为搜索查询词，通过BM25检索出最相关的块。
●步骤3：基于检索到的上下文生成最终答案。
级别三：逐步推理
如何解决多跳推理。例如，用户输入：“与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么？”模型首先需要拆分为子问题进行回答，如“第五交响曲是在哪个世纪创作的？”，“自行车于19世纪发明”
可以采用工具调用（也称为函数调用）智能体或ReAct智能体进行解决：
向Lv3-智能体提出一个问题。
while (Lv3-智能体无法根据其记忆回答问题) {
Lv3-智能体提出一个新的子问题待解答。
Lv3-智能体向Lv2-智能体提问这个子问题。
将Lv2-智能体的回应添加到Lv3-智能体的记忆中。
}
Lv3-智能体提供原始问题的最终答案。
2.实验对比
为了进行验证，采取实验比对方式，通过采用以下三种模型进行比对：
●32k-模型：7B对话模型，主要在8k上下文样本上进行微调，并辅以少量32k上下文样本
●4k-RAG：使用与32k-模型相同的模型，但采取了Lv1-智能体的RAG策略
●4k-智能体：使用32k-模型的模型，但采用前文描述的更复杂的智能体策略
通过上述实验，我们能够看到4k-智能体始终表现优于32k-模型和4k-RAG，它结合RAG，通过工具调用，可以有更高的效率和准确率。但是Agent的优势远不止这些，Agent作为人工智能系统的关键角色，逐渐成为连接人与机器的重要桥梁，一旦Agent准备就绪，就可以为很多问题提供更多的解决方案。
对于未来，我们知道Agent应用的开发必将遇到众多挑战，但同样是一种机遇。每一种挑战，都会触发新的技术融合，李彦宏曾表示：以后不会存在程序员这种职业了，因为只要会说话，人人都会具备程序员的能力。笔者认为，Agent虽然功能强大，但路漫漫其修远兮，Agent的应用落地依然有很长的路要走，但是我坚信不久的将来会有更多的Agent应用落地，Agent应用会涵盖更多的技术，终将会融进各行各业，为人类带来更大的便利。
RAG和智能体（Agent）这些技术和理念的潜力在于相互结合，通过结合大模型的深层次语言理解和生成能力、RAG的垂直和实时的信息检索能力以及Agent的决策和执行能力，形成更为强大和敏捷的AI应用。Agent能够通过自我反思和反馈来改进执行，同时提供可观察性，以便开发者能够追踪和理解Agent的行为，结合各种工具，融合RAG技术，可以处理更复杂的业务逻辑。同时，多个Agent可以同步或异步地交互，以执行更复杂的任务，助力构建更加复杂的LLM应用。
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