从传统 RAG 到 Agentic RAG

Source: Dev.to

⚠️ Este artículo fue elaborado con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial. Utilicé modelos de lenguaje para estructurar ideas, refinar conceptos y acelerar la redacción, pero la visión, experiencia y entusiasmo por los agentes inteligentes son completamente míos 🤖💡.

什么是 Agentic RAG？

• 评估结果。
• 自我优化查询。
• 如有必要，调用额外工具。
• 迭代直至得到高质量答案。

这被称为 maker‑checker 循环：模型充当生成器、验证器和自身推理流程的规划者。

为什么要超越传统 RAG？

传统模式在复杂任务上存在局限，例如格式错误的查询、自动生成的 SQL 错误或搜索结果不佳。此时 Agentic RAG 介入，它“拥有”自己的推理过程并作出决策，例如：

• 我是否需要重新表述这次搜索？
• 使用 Azure AI Search 还是直接查询 SQL？
• 是否需要同时结合结构化和非结构化数据？

Agentic RAG 的循环：Loop、工具与上下文智能

该系统保持 状态和记忆，能够记住先前的结果，避免无意义的重复。这样就实现了对复杂问题的渐进式、动态式理解。

使用场景

• 监管或法律合规检查：可多次查询不同来源，直至得到可靠答案。
• 复杂 NL2SQL 查询：重写格式错误的查询并调整对 SQL 或 Microsoft Fabric 等结构化数据库的调用。
• 长期工作流：在延长的会话中，系统会随着新信息的发现而调整行为。

治理、透明度与边界

• 可解释推理：记录使用的工具、查询的来源以及做出的决定。
• 偏差控制：在检索策略中加入过滤，并进行定期审计。
• 人工监督：对高风险决策，系统必须能够将控制权交给人类。

Azure AI Tracing、GenAIOps 和 Content Safety 等工具可以观察并调试这些复杂的决策循环。

如何开始使用 Agentic RAG？

• Azure OpenAI 或 Azure AI Foundry 进行安全的 LLM 调用。
• Azure AI Search 或向量搜索实现混合检索。
• SQL Server/Azure SQL 处理结构化数据。
• 使用 Semantic Kernel 或 AutoGen 等框架编排代理流。
• 探索 ai-agents-for-beginners 项目。

结论

这并不是要取代人类，而是要放大人的决策能力，提供更精细、经过验证且与用户真实意图对齐的选项。未来不在于完美的提示词，而在于能够学习、纠错和协作的智能代理。

你准备好在自己的解决方案中实现 Agentic RAG 了吗？
💬 在评论中告诉我，你是否已经在使用 RAG，或希望看到 C#、Python 或 JavaScript 的实战代码示例。