六、Agentic RAG Router

Agentic RAG Router 使用 AI Agent 来路由和处理查询，可以选择最适合的处理路径

RAG 架构图解：从基础到高级（三）Agentic RAG Router、Agentic RAG Multi-Agent_大模型

Agentic RAG Router 是一种更高级的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 架构，通过引入AI Agent 作为路由器，根据用户的查询动态选择最合适的处理路径或模块。它在复杂、多任务场景中具有明显优势，因为不同查询可能需要不同的数据源或处理逻辑。

Agentic RAG Router 架构

Agentic RAG 的核心是一个智能路由器（Agent），负责理解用户查询并决定如何处理。整个系统通常由以下模块组成：

  1. AI Router (Agent)
  • 使用大型语言模型（如 GPT 或其他 LLM）作为路由器，分析查询的意图和类型。
  • 基于查询选择最合适的检索模块和生成模块。
  • 可以动态配置执行逻辑，比如调用特定知识库或外部 API。
  1. 多检索模块
  • 文本检索：文档、FAQ。
  • 图像检索：视觉数据库。
  • 图数据库：复杂关系推理。
  • 不同的检索模块可以处理不同的数据源或模态：
  • Router 决定调用哪种检索模块或多模块组合。
  1. 多生成模块
  • 自然语言生成（文本）。
  • 图像生成或描述（视觉）。
  • 表格生成或数据分析（结构化数据）。
  • 针对不同任务优化的生成模块
  1. 执行路径
  • 直接回答（无需检索）。
  • 检索后回答（RAG 流程）。
  • 调用外部工具或 API（如计算器或代码执行器）。
  • Router 分析用户查询

工作流程

  1. 用户查询
  • “这张图片中的内容是什么？”
  • “帮我从文档中找出关于技术趋势的摘要。”
  • 用户输入问题或任务描述
  1. 路由决策
  • 任务分类：问答、生成、推理等。
  • 数据模态识别：文本、图像、表格等。
  • 优化目标：速度优先或准确性优先。
  • Router 分析查询的意图和模态
  1. 模块选择
  • 文本问答：调用文本检索模块 + GPT 生成模块。
  • 图像问答：调用图像嵌入模型（如 CLIP） + 图像描述生成模块。
  • 多模态组合：同时调用文本和图像检索模块，结合生成。
  • 根据分析结果，Router 调用最适合的检索模块和生成模块。
  1. 内容生成
  • 通过生成模块输出结果，可能是单一模态的回答，也可能是多模态结合的内容。

Agentic RAG 的优势

  1. 动态任务适配
  • Router 能根据不同任务动态调整执行路径，无需固定流程，适合复杂场景。
  1. 多模态支持
  • 通过灵活调用不同模态的模块（文本、图像、视频等），支持更广泛的应用场景。
  1. 智能资源管理
  • 仅在需要时调用复杂模块，优化资源利用效率（如避免在简单问题上使用冗余计算）。
  1. 增强用户体验
  • 通过选择最适合的路径，提供高质量、个性化的回答。

应用场景

  1. 多任务问答系统
  • 支持用户提出多模态、多领域问题，并动态调整处理逻辑。
  1. 企业知识管理
  • 在大规模知识库中，针对不同问题选择最相关的数据源和处理方法。
  1. 医疗辅助
  • 动态调用医学图像分析模块、文献检索模块或诊断生成模块。
  1. 教育与内容生成
  • 根据学生的问题选择合适的资料来源并生成解释。
  1. 自动化工作流
  • 处理复杂查询时，调用外部工具（如计算器、翻译器、编程执行器）完成多步骤任务。

技术实现示例

  1. Router
  • 使用大型语言模型（如 OpenAI GPT 系列、Claude、LLaMA）微调，理解用户意图。
  1. 检索模块
  • 文本：FAISS、ElasticSearch。
  • 图像：CLIP、DINO。
  • 图数据库：Neo4j。
  1. 生成模块
  • 文本生成：T5、BART、GPT。
  • 图像生成：DALLE-2、Stable Diffusion。
  • 数据生成：Pandas、NumPy。
  1. 执行引擎
  • 调用工具链（如 LangChain）动态组织不同模块的调用。

Agentic RAG Router 的灵活性使其成为解决复杂问题的强大工具。通过将智能路由与强大的检索和生成能力相结合，它可以显著提升处理多模态、多任务场景的效率和准确性。

七、Agentic RAG Multi-Agent

Agentic RAG Multi-Agent 使用多个专门的 AI Agent 协同工作，可以调用不同的工具（如向量搜索、网页搜索、Slack、Gmail 等）

RAG 架构图解：从基础到高级（三）Agentic RAG Router、Agentic RAG Multi-Agent_大模型_02

Agentic RAG Multi-Agent 是 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的进一步进化版本，它引入多个专门的 AI Agent，每个 Agent 负责不同的任务或工具调用。通过这些 Agent 的协同工作，系统能够在复杂、多源数据环境中灵活高效地处理任务，比如同时检索向量数据库、执行网页搜索、查询第三方 API，甚至与工具（如 Slack、Gmail）交互。

Agentic RAG Multi-Agent 架构

Agentic RAG Multi-Agent 的核心特性是多个专用 Agent 的协作，每个 Agent 可以完成特定任务或调用特定工具。整个系统由以下组件组成：

  1. Central Orchestrator (主控 Agent)
  • 作为中央调度器，负责解析用户意图、分派任务，并整合多个 Agent 的输出。
  • 主控 Agent 可以使用 LLM（如 GPT-4）来执行复杂的任务规划和路由。
  1. 专用 AI Agent
  • 向量搜索 Agent：从向量数据库中检索相关内容。
  • 网页搜索 Agent：实时从互联网获取最新信息。
  • 通信工具 Agent：与 Slack、Gmail 等进行交互。
  • 数据处理 Agent：处理结构化数据（如表格或数据库查询）。
  • 模态特定 Agent：如图像分析、语音识别等。
  • 每个 Agent 负责特定类型的任务或工具
  1. 工具与数据接口
  • 每个 Agent 可调用专用工具或 API，比如向量检索工具（FAISS）、Web 搜索引擎（如 Google API）、生产力工具（Slack、Notion）。
  1. 输出整合模块
  • 主控 Agent 收集和整合来自各 Agent 的结果，将最终答案以自然语言或多模态形式输出给用户。

工作流程

  1. 用户输入
  • “帮我分析这份文件的摘要，并用邮件发送给团队。”
  • “找出过去一周相关的行业趋势，并通知 Slack 频道。”
  • 用户提出一个复杂的请求
  1. 任务分解
  • 提取摘要：调用向量检索 Agent 或文本处理工具。
  • 搜索趋势：调用网页搜索 Agent。
  • 发送通知：调用 Slack 或 Gmail Agent。
  • 主控 Agent 将任务分解为子任务
  1. 任务分配
  • 主控 Agent 将子任务分派给相关专用 Agent，按优先级并行处理。
  1. 执行任务
  • 专用 Agent 调用相应工具或接口完成任务，返回结果。
  1. 整合与反馈
  • 主控 Agent 收集所有 Agent 的结果，整合为用户可以理解的最终输出。

Agentic RAG Multi-Agent 的优势

  1. 模块化设计
  • 各 Agent 独立工作，便于扩展和优化。例如，可新增图像处理 Agent 或语音处理 Agent。
  1. 多任务并行处理
  • 多个 Agent 可并行运行，大幅提高复杂任务的处理效率。
  1. 工具支持广泛
  • 能调用多种工具和 API，覆盖从数据检索到内容生成、任务执行等全流程。
  1. 动态任务适配
  • 主控 Agent 可根据任务动态调整执行路径和 Agent 调用顺序。
  1. 复杂任务自动化
  • 能自动化执行跨工具、跨数据源的多步骤任务，例如从检索数据到生成报告并发送通知。

应用场景

  1. 企业知识管理
  • 检索企业文档、结合网页搜索实时更新信息，并将结果发送至团队协作工具（如 Slack）。
  1. 内容创作与分发
  • 从向量数据库中检索素材，生成文章或报告，并分发至邮箱或内容管理系统。
  1. 多模态问答
  • 同时调用文本、图像和视频分析 Agent，生成多模态回答。
  1. 实时数据分析
  • 从网页和内部数据库中收集实时数据，生成趋势分析报告。
  1. 个人助理
  • 处理日常任务，如查看邮件、管理日程、设置提醒等。
  1. 复杂客户支持
  • 检索 FAQ、结合网页搜索和实时工具调用，为用户提供高质量的支持。

示例技术栈

  1. 主控 Agent
  • 使用 GPT 系列或其他大型语言模型。
  1. 专用 Agent
  • 向量检索：FAISS、Weaviate。
  • 网页搜索：Google API、Bing Search API。
  • 通信工具：Slack API、Gmail API。
  • 数据分析：Pandas、NumPy。
  1. 协作框架
  • LangChain：支持 Agent 编排。
  • Tools SDK：实现与外部工具的接口。

示例场景：行业趋势通知

用户输入： “帮我从数据库和互联网找出过去一周的行业趋势，并用摘要发邮件给团队。”

系统执行：

  1. 主控 Agent 分解任务：
  • 检索数据库：调用向量搜索 Agent。
  • 搜索互联网：调用网页搜索 Agent。
  • 生成摘要：调用文本生成 Agent。
  • 发送邮件：调用 Gmail Agent。
  1. 各 Agent 独立工作并返回结果：
  • 向量搜索 Agent：检索内部数据库的行业报告。
  • 网页搜索 Agent：爬取过去一周的行业新闻。
  • 文本生成 Agent：将数据整合为摘要。
  • Gmail Agent：将摘要发送给团队。
  1. 主控 Agent 整合结果并完成任务。

通过 Agentic RAG Multi-Agent，复杂任务可以自动化完成，显著提升效率和用户体验，尤其在需要跨模态、跨工具协作的场景中表现尤为出色。