RAG系列（四）高级 RAG 架构与复杂推理

在 RAG 系统的演进过程中，基础的"检索-生成"流水线正逐渐被更具智能、能够处理复杂逻辑的高级架构 所取代。本章将探讨如何通过引入自主智能体（Agents）和知识图谱（Knowledge Graphs），使系统从简单的信息提取器转变为能够进行深度推理的智能决策引擎。

4.1 Agentic RAG（智能体化检索增强生成）

Agentic RAG 代表了 RAG 架构的下一代进化，它将 RAG 与具有自主决策能力的**智能体（Agents）**集成在一起。与遵循固定"检索后生成"流程的传统 RAG 不同，Agentic RAG 系统能够独立评估信息需求，实时规划检索路径，并根据反馈不断优化输出结果。

架构核心组件

一个完整的 Agentic RAG 系统通常由以下四个相互依赖的组件构成：

编排层 (Orchestration Layer)：作为中央协调员，负责管理智能体间的通信、分配任务并规划复杂的工作流。它像交警一样决定哪些智能体应该在特定查询下被激活。
检索智能体 (Retrieval Agents)：负责处理语料库选择、查询重构和结果过滤。它不再只是单步检索，而是可以根据查询的模糊性生成多个搜索版本，并筛选出最相关的结果。
生成智能体 (Generation Agents)：负责提示词构建、上下文整合和输出精炼。它能确保检索到的事实被巧妙地整合，并在必要时请求额外的检索以弥补信息缺口。
专家智能体 (Expert Agents)：拥有特定领域的知识或工具（如 API 调用、计算器），用于处理医疗、法律或金融等专业任务。

核心智能体设计模式

Agentic RAG 的强大之处在于其循环推理的模式：

规划 (Planning)：通过**任务拆解（Task Decomposition）**将复杂问题分解为多个子任务，使系统能系统地解决问题。
工具使用 (Tool Use)：智能体通过**函数调用（Function Calling）**与外部世界交互，如实时网页搜索、查询数据库或执行代码解释器。
反射 (Reflection)：一种自我反馈机制，智能体在输出前会评估检索到的信息是否足够，若不满意则会重新构建查询或调整计划。

代码示例：使用智能体构建 RAG 工具（基于 LangChain 模式）

python 复制代码

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool

# 1. 定义检索工具
@tool(response_format="content_and_artifact")
def retrieve_docs(query: str):
    """用于检索相关文档的智能体工具"""
    # 模拟向量库搜索逻辑
    results = vector_store.similarity_search(query, k=3)
    content = "\n\n".join([doc.page_content for doc in results])
    return content, results

# 2. 构建 Agentic RAG 系统
tools = [retrieve_docs]
system_prompt = "你是一个具备推理能力的助手。请使用检索工具回答用户问题，如果信息不足，请重新规划你的搜索词。"
agent = create_agent(model, tools, system_prompt=system_prompt)

# 3. 运行具有推理步骤的查询
query = "比较 2023 年和 2024 年公司的研发投入，并总结增长趋势。"
for event in agent.stream({"messages": [{"role": "user", "content": query}]}):
    # 智能体将自动规划两次检索（2023和2024），然后进行合成
    event["messages"][-1].pretty_print()

4.2 Graph RAG (知识图谱增强检索)

Graph RAG 是一种利用知识图谱作为检索源的架构，它将数据组织成节点（实体）和边（关系）。这种方法克服了传统向量 RAG 容易丢失文档宏观结构和层级关系的缺点。

检索优势与机制

多跳推理 (Multi-hop Reasoning)：Graph RAG 能够通过图遍历（Traversal）连接散落在不同文档中的事实。例如，它可以轻松回答"Jane Smith 在 ACME 的可再生能源项目中担任什么角色？"这种需要连接多个实体关系的问题。
高可解释性：由于检索路径在图谱中是明确可见的，系统可以为每一个答案提供清晰的证据链，增加了透明度。
关系感知检索：不仅通过语义相似性，还通过实体间的逻辑连接来寻找上下文，这在生物医学、法律合规等严谨领域极具价值。

代码示例：GraphRAG 检索逻辑概念

python 复制代码

# Graph RAG 通常涉及将自然语言转换为图查询语言（如 Cypher）
def graph_rag_query(user_query):
    # 1. 提取查询中的实体（如 "Jane Smith", "ACME"）
    entities = entity_extractor.extract(user_query)
    
    # 2. 生成图查询语句，遍历多跳路径
    cypher_query = f"""
    MATCH (p:Person {{name: 'Jane Smith'}})-[:WORKS_FOR]->(c:Company {{name: 'ACME'}})
    MATCH (c)-[:HAS_PROJECT]->(proj:Project)
    RETURN p.role, proj.name
    """
    
    # 3. 执行查询并获取结构化事实供 LLM 合成
    context = graph_db.execute(cypher_query)
    return llm.generate_response(user_query, context)

4.3 混合 Graph/Vector RAG

在生产实践中，最强大的解决方案往往是混合策略，它结合了向量检索的灵活性与知识图谱的精确性。

混合策略实现路径

高层语义匹配 ：首先利用向量搜索进行初步的范围筛选，识别出相关的文本块或种子节点。
关系推理与充实 ：一旦确定了初始节点，系统便开始在知识图谱中执行图遍历，提取相关实体及其属性，并收集社区摘要以提供全局视图。
上下文合成：LLM 接收到语义相似的文本片段和结构化的关系事实，从而生成既具有深度细节又符合全局逻辑的回答。

这种混合模式通过在向量空间中"捕获相似性"和在图谱中"解析逻辑性"，能够将 AI 的幻觉率降低到极低水平，非常适合医疗诊断、金融欺诈分析等对错误零容忍的场景。

技术比喻：

如果传统的向量检索是在一个堆满书籍的图书馆里寻找封面相似 的书籍，那么 Agentic Graph RAG 就像是一个资深的图书管理员，他不仅知道哪本书在哪，还能翻开书页，告诉你 A 书中的观点是如何被 B 书中的证据支撑的，并根据你的后续追问，主动去查找第三本书来修正之前的推论。