RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
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本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展
一、什么是 RAG Agent？
1. 从信息处理到智能生成
在自然语言处理领域，传统问答系统往往面临两大难题：如何突破模型知识边界？如何保障回答的可信度？RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构应运而生。而当我们以工程视角实现RAG时，就需要一个标准化的载体——RAG Agent。
2. 代码解构：RAG Agent的骨骼
观察示例代码中的RAGAgent类，我们可以看到一个典型实现：
class RAGAgent(BaseAgent):
def retrieve(self, query: str, **kwargs) -> Tuple[List[RetrievalResult], int, dict]:
# 检索核心逻辑
def query(self, query: str, **kwargs) -> Tuple[str, List[RetrievalResult], int]:
# 端到端查询流程
这个类继承自BaseAgent，体现了面向接口编程思想。两个核心方法retrieve和query分别对应RAG的两大阶段：
2.1 检索阶段（Retrieve）
• 输入：自然语言查询
• 处理：向量数据库相似度检索
• 输出：RetrievalResult列表（包含文档片段、相似度分数等）
# 示例返回结构
[
RetrievalResult(content="深度学习模型...", score=0.92),
RetrievalResult(content="神经网络结构...", score=0.88)
]
2.2 生成阶段（Generate）
• 输入：原始查询 + 检索结果
• 处理：LLM融合信息生成最终回答
• 输出：自然语言回答 + 参考溯源
3. 技术实现的三重保障
1. 可观测性设计
返回元组中的int类型token计数器，为成本监控提供基础：
def query(...) -> Tuple[str, List[RetrievalResult], int]:
# 最后一个int即为token消耗总量
2. 扩展性架构
**kwargs参数的设计允许灵活接入：
• 检索参数控制（top_k、相似度阈值）
• 生成参数调节（temperature、max_length）
• 多路召回扩展
3. 类型安全
通过类型注解确保接口规范：
• List[RetrievalResult]保证检索结果结构统一
• Tuple明确约定返回顺序
4. RAG Agent的独特优势
对比传统问答系统，该架构具有显著优势：
| 维度 | 传统问答 | RAG Agent |
|---|---|---|
| 知识边界 | 依赖训练数据 | 动态扩展 |
| 数据新鲜度 | 静态知识 | 实时更新 |
| 可解释性 | 黑盒响应 | 溯源支持 |
| 维护成本 | 全量重训 | 增量更新 |
5. 典型应用场景
-
企业知识库问答
将内部文档库作为检索源，确保回答符合企业规范 -
学术研究助手
连接论文数据库，生成带文献引用的综述 -
智能客服系统
基于最新产品文档生成准确话术
二、揭秘Naive RAG：从代码实例看检索增强生成系统的核心架构
1. 智能路由系统：知识库的"导航助手"
1.1 路由决策的核心代码
当我们向系统提问"如何预防糖尿病并发症"时，路由模块通过以下代码实现知识库选择：
# 生成路由提示模板
prompt = """
"QUESTION": 如何预防糖尿病并发症
"COLLECTION_INFO": [
{"collection_name": "medical_encyclopedia", "description": "疾病百科全书"},
{"collection_name": "drug_database", "description": "药品说明书库"}
]
"""
# 大模型返回的响应示例
model_response = "['medical_encyclopedia']"
# 解析模型响应
selected_collections = literal_eval(model_response) # 得到['medical_encyclopedia']
1.2 路由异常处理机制
当遇到未描述的知识库时，系统自动将其纳入检索范围：
# 处理无描述的知识库
for collection in all_collections:
if not collection.description:
selected_collections.append(collection.name) # 自动加入检索列表
# 包含默认知识库
if vector_db.default_collection:
selected_collections.append("default_medical") # 确保基础医学库被检索
2. 智能检索引擎：知识挖掘的"矿工"
2.1 分布式检索实现
当选择3个知识库且设置top_k=15时，检索分配逻辑如下：
top_k_per_collection = 15 // 3 = 5 # 每个库检索5条
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 上下文扩展技术
原始检索结果与扩展后对比：
# 原始文本片段
原始结果: "血糖监测是糖尿病管理的基础"
# 扩展后文本
{
"text": "血糖监测是糖尿病管理的基础",
"wider_text": "《糖尿病防治指南》第3章指出：患者应定期进行血糖监测...（完整段落）"
}
3. 答案生成引擎：信息整合的"分析师"
3.1 结构化提示模板
系统将检索结果转换为XML格式的输入：
mini_chunk_str = '''
<chunk_1>
《中国2型糖尿病防治指南》建议：所有糖尿病患者...
</chunk_1>
<chunk_2>
美国ADA指南强调：饮食控制需要配合定期运动...
</chunk_2>'''
3.2 生成过程示例
最终提交给LLM的提示模板：
您是一位医疗分析专家，请根据以下资料回答问题：
原始问题：如何预防糖尿病并发症？
相关文献：
<chunk_1>...糖尿病监测标准...</chunk_1>
<chunk_2>...饮食控制方案...</chunk_2>
4. 核心架构设计解析
4.1 模块化设计思想
类初始化展现的组件解耦：
class NaiveRAG:
def __init__(self, llm, embedding_model, vector_db):
self.llm = llm # 可替换GPT-4/Claude等模型
self.embedding = embedding # 支持多种文本编码器
self.vector_db = vector_db # 兼容各类向量数据库
4.2 全链路可观测性
系统运行时的关键日志输出：
[SYSTEM] 在[