人工智能策略中传统 RAG 与代理 RAG 的全面分析（附代码示例）
- Claude Paugh
- 8月25日
- 讀畢需時 4 分鐘
人工智能战略的深入见解
人工智能 (AI) 正在快速变革各行各业。在其众多方法论中，检索增强生成 (RAG) 脱颖而出，成为改进机器学习模型的有效途径。最近，一种名为 Agentic RAG 的新变体应运而生，展现出更大的潜力。本文将比较传统 RAG 和 Agentic RAG，重点介绍它们的优缺点，并提供代码示例以方便理解。最终，您将更好地了解哪种策略能够更有效地满足您的需求。
理解 AI 中的传统 RAG
传统的 RAG 融合了检索模型和生成模型。它从知识库中提取相关信息来生成响应。在事实准确性和相关性至关重要的环境下，这种方法尤为有效。
传统 RAG 的优势
事实准确性：传统的 RAG 从经过验证的知识库中提取数据。例如，一项研究表明，与从头生成内容的模型相比，使用精选数据集可将输出准确率提高近 30%。
语境相关性：检索机制有助于保持语境。研究表明，使用检索机制可以将响应连贯性提高 25%。
效率：此策略节省了计算资源，因为它无需从头生成每个响应。研究表明，传统的 RAG 可以将平均响应时间缩短 40%，尤其是在内容密集型应用中。
传统 RAG 的缺点
对知识库的依赖：该模型的有效性很大程度上依赖于知识库的质量。2022 年的一项分析表明，过时的数据可能会使模型性能降低 50%。
适应性有限：传统 RAG 难以应对新信息。在快速变化的环境中，依赖现有数据可能会导致数据过时。
实施的复杂性：构建强大的检索系统通常很复杂且耗时，需要数据管理和工程方面的专业知识。
探索 AI 中的 Agentic RAG
Agentic RAG 通过将基于代理的策略与 RAG 相结合，引入了一种先进的视角。该模型不仅可以获取信息，还集成了决策能力，使其能够自主地处理数据。
Agentic RAG的优势
自主性：Agentic RAG 可以根据检索到的数据做出决策，无需人工持续监督即可执行任务。例如，它可以自动回复常见问题，从而减少人工干预的需要。
动态学习：这种方法可以实时调整，随着新数据的进入更新其知识库。一家科技公司的试点项目显示，由于动态更新，一个月内响应准确率提高了 40%。
增强用户互动：Agentic RAG 凭借更佳的互动性，能够根据用户偏好提供个性化响应。调查显示，个性化体验可将用户参与度提升高达 60%。
Agentic RAG 的缺点
复杂性增加：整合决策会增加复杂性。开发团队可能需要额外的培训，这可能会延迟部署。
错误的可能性：如果模型误解数据，错误决策的风险就会上升。在最近的一个案例研究中，错误导致自动化系统中的用户投诉增加了15%。
资源密集型：与传统 RAG 相比，持续计算的需求可能使 Agentic RAG 的维护成本更高，在典型应用中，运营成本预计高出约 20%。
代码示例
为了阐明传统 RAG 和 Agentic RAG 之间的区别，我们将为这两种方法提供简单的代码示例。
传统 RAG 代码示例
--> python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
# Load the tokenizer and model
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
#Input query
query = "What are the benefits of using RAG in AI?"
#Tokenize the input
inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt")
# Input query
query = "What are the benefits of using RAG in AI?"
# Tokenize the input
inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt")
# Generate response
outputs = model.generate(inputs)
response = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
print(response)
Agentic RAG 代码示例
--> python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
import random
# Load the tokenizer and model
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
# Input query
query = "What are the benefits of using RAG in AI?"
# Tokenize the input
inputs = tokenizer(query, return_tensors="pt")
# Retrieve relevant documents
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retrieved_docs = retriever.retrieve(query)
# Decision-making process (simulated)
decision = random.choice(["generate", "ask_for_clarification"])
if decision == "generate":
# Generate response
outputs = model.generate(inputs)
response = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
else:
response = "Could you please clarify your question?"
print(response)评估未来战略
在评估传统 RAG 与 Agentic RAG 的长期可行性时，有几个考虑因素至关重要。
可扩展性
虽然传统 RAG 由于其静态特性可以轻松扩展，但维护庞大的知识库可能会变得繁琐。一份报告指出，超过 30% 的组织在保持知识库更新方面面临挑战。
相反，Agentic RAG 的持续学习能力使其能够在动态环境中扩展。一项案例研究表明，使用 Agentic RAG 的组织无需额外资源即可将其产出能力翻倍。
灵活性
Agentic RAG 具备卓越的灵活性，能够根据实时信息做出决策并进行调整。这种适应性非常适合医疗保健等领域，因为及时的决策可以挽救生命。
传统的 RAG 可能在简单场景中有效，但缺乏处理更复杂应用所需的灵活性，例如需要立即切换上下文的应用。例如，客服机器人需要根据不断变化的用户查询调整响应。
成本效益
虽然传统 RAG 的初始成本可能较低，但维护知识库的长期成本可能会大幅增加。研究表明，45% 的公司由于系统过时而导致运营成本增加，却浑然不知。
相比之下，Agentic RAG 虽然前期成本较高，但从长远来看，其成本效益更高。其自我更新能力可以减少维护所需的人工时间，从而打造更具可持续性的模式。
关于 RAG 策略的最终思考
传统 RAG 和 Agentic RAG 各有优缺点。传统 RAG 非常适合准确性和情境至关重要的情况。而 Agentic RAG 则增强了自主性和适应性。
随着人工智能的不断发展，这些策略之间的选择将取决于具体的应用需求和环境。在快速变化的环境中，优先考虑敏捷性的组织可能会在 Agentic RAG 的帮助下获得更大的成功。
最终，仔细评估组织目标、可用资源和独特挑战将指导正确选择人工智能技术。
