引言
基于智能体方法提升检索增强生成能力。多文档智能检索增强生成（Multi-Document Agentic RAG, Retrieval Augmented Generation）是一种先进的信息检索和生成方法，结合了多文档处理、智能体系统和大语言模型（LLM）等技术的优势。该方法旨在通过引入智能体，解决传统检索增强生成（RAG）系统的局限性，特别是处理跨多个文档的复杂查询。
https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/12_Agnetic_RAG
动机
虽然传统的检索增强生成（RAG）系统擅长从单一文档中检索相关信息，但它们通常面临以下挑战：
- 处理跨多个文档的查询
- 比较和对比来自不同来源的信息
- 提供基于上下文关联性且考虑文档间关系的响应
- 高效地从大规模、多样化数据集中检索信息
多文档智能检索增强生成（Multi-Document Agentic RAG） 通过引入专门的文档智能体和顶层智能体，克服了这些挑战，能够为用户查询提供更全面、更具细节的响应。
方法详细信息
文档预处理与向量存储构建
- 文档导入：对源文档进行处理，并划分成较小的、易于管理的片段。
- 生成嵌入向量（Embedding）：为每个文本片段创建嵌入向量。
- 向量存储：将嵌入向量存储到向量数据库中，以实现高效的检索。
- 索引创建：为每个文档创建向量索引和摘要索引。
多文档智能检索增强生成（Multi-Document Agentic RAG）工作流程
- 文档智能体创建：为每个文档创建专门的智能体，智能体能够访问以下工具：
a. 基于向量的查询引擎，用于在文档内部进行语义检索
b. 摘要查询引擎，用于生成文档摘要 - 顶层智能体设置：创建一个主智能体，该智能体可以访问和协调所有文档智能体。
- 查询处理：顶层智能体分析用户查询，确定要调用的文档智能体。
- 智能体协同检索：
a. 根据查询激活相关的文档智能体。
b. 每个智能体根据需要执行检索或摘要任务。 - 信息汇总：顶层智能体从多个文档智能体中收集并整合信息。
- 生成答案：利用合成的信息和用户查询，通过大语言模型（LLM）生成综合性的响应。
- 迭代优化：如有需要，系统可以进行多次检索和生成循环，以优化最终的答案。
多文档智能检索增强生成的关键特性
- 专门化文档智能体：每个文档都有其独立的智能体，确保检索过程聚焦且高效。
- 分层智能体结构：通过顶层智能体的协调，实现多个文档的上下文推理。
- 灵活的查询方式：支持具体事实查询和跨多个文档的主题性广泛探索。
- 动态工具选择：顶层智能体根据不同子查询自动选择最适合的工具（向量检索或摘要生成）。
- 跨文档信息分析：支持对多个文档之间的信息进行对比和综合分析。
该方法的优势
- 提升上下文理解能力：通过多个文档智能体协作，系统能够提供更具上下文相关性的回答。
- 增强比较分析能力：能够跨多个文档或主题进行轻松的信息对比。
- 可扩展性强：通过分布式智能体设计，高效地处理大规模、多样化的数据集。
- 灵活适应性：可以满足不同类型的查询需求，从具体事实核查到开放式跨文档探索。
- 减少模型幻觉现象：多智能体架构有助于通过多源信息验证，增强LLM的真实性与准确性。
结论
多文档智能检索增强生成（Multi-Document Agentic RAG） 是检索增强生成技术领域的一项重大进步。它通过结合智能体方法与传统RAG技术，提供了一种更具细节性、更具上下文关联性且可扩展的信息检索与生成解决方案。该方法为构建更智能、响应更迅速的AI系统提供了新可能，特别是在处理复杂、多源信息查询方面展现出巨大潜力。
