智能决策进化之路：从长上下文LLM到自主RAG系统 原创 精华

01、概述

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，深度学习模型正在不断突破原有的认知与交互极限。特别是随着大语言模型（LLM）的普及与改进，AI的应用场景逐渐扩展。然而，尽管这些模型在处理语言和信息上表现出色，它们在执行真实世界的行动和任务上仍存在局限。这一背景下，自主RAG系统（Agentic RAG）应运而生，结合了知识检索和自主决策，开辟了智能AI的新方向。本文将带您探索Agentic RAG的演变历程，深入了解其背后的核心技术和应用前景。

02、从长上下文LLM到RAG系统的演变

1. 大语言模型（LLM）及其局限

LLM的出现让人与信息的交互方式发生了质的飞跃。然而，传统LLM的知识库是静态的，完全依赖于模型内部存储的信息。这种设计模式导致了当LLM处理一些复杂查询时，容易产生偏差或事实性错误。

2. 检索增强生成（RAG）的出现

为了弥补LLM的缺陷，RAG技术应运而生。RAG允许LLM连接到外部数据源，通过检索外部知识来提升对复杂问题的回答能力。在RAG的运作过程中，模型执行以下三步：

• 查询管理：接收到查询后，模型优化查询以提升搜索效率；
• 信息检索：通过算法从外部数据源中寻找相关文档；
• 响应生成：利用检索到的信息，生成更为精准的答案。

尽管RAG系统显著提升了模型的准确性，但仍存在“静态”特点，缺乏自主决策和任务执行能力。

03、自主RAG：从“检索增强”到“自主行动”

1. RAG的短板与自主RAG的诞生

RAG虽然在信息检索上表现出色，但因缺乏智能决策层，无法独立执行复杂任务。为此，自主RAG（Agentic RAG）加入了“决策层”，具备了根据检索信息自主分析并选择最佳解决路径的能力。这意味着自主RAG不仅能够提供信息，还能够在特定环境下执行任务。

2. 自主RAG与AI Agent的概念

自主RAG与智能代理（AI Agent）密切相关，属于“智能系统”的范畴。AI Agent是一种能够在动态环境中自主判断、决策并执行操作的系统。与传统RAG依赖外部数据增强不同，AI Agent通过工具互动和任务执行实现真正的自主化。

LLM与RAG的最新进展

1. 优化检索算法

为了提升信息检索的效率，研究人员采用了重排序算法和多向量检索等方法，使系统能够更准确地找到相关内容。同时，通过引入语义缓存技术，可以临时存储已处理的查询，减少重复检索的计算成本。

2. 多模态集成

多模态集成扩展了LLM和RAG的功能，不再局限于文本处理，而是结合图像等多种数据源，使得AI在信息交互上更加灵活。

RAG与AI Agent的核心区别

从表中可以看出，RAG擅长优化回答内容，而AI Agent则专注于任务的自主执行和完成。二者的区别不仅在于任务复杂度，更体现在设计的灵活性与环境互动能力上。

04、概述

长上下文LLM、RAG和自主RAG的架构差异

长上下文LLM

长上下文LLM如GPT-3等基于大规模文本训练，能够处理和生成长篇内容，但仅依赖于内部的静态知识库，无法动态更新。长上下文LLM的强项包括：

• 总结长文档
• 维持长对话的连贯性
• 处理带有复杂上下文的内容

RAG的增强能力

RAG通过连接外部数据来源，使得LLM可以从外部获取更多信息，进而生成更具上下文的回答。然而，RAG仍然依赖于外部数据而非自主决策。

自主RAG的决策能力

自主RAG在RAG的基础上增加了“决策模块”，不仅能检索外部信息，还能对检索内容进行自主分析并执行决策。这一设计使其在执行任务时更加高效智能。

05、新技术与适用场景

新技术：自路由（Self-Route）的平衡之道

自主RAG的发展催生了一种新的架构模式——“自路由”（Self-Route）。Self-Route是RAG与长上下文LLM的结合，旨在平衡计算成本与性能。其设计思路在于，系统首先判断查询是否能通过RAG处理，若不能则启用长上下文LLM获取完整答案。这一设计的优势在于：

• 降低计算成本：通过在简单查询时使用RAG，减少了长上下文LLM的使用频率。
• 自动调节复杂度：根据查询的难易程度，自动选择合适的解决方案。

适用场景

• 何时使用RAG：当查询内容超出模型的上下文窗口且需要外部数据支持时，RAG能够以较低的计算成本完成任务。
• 何时使用长上下文LLM：在对长文本的总结、延展对话或复杂上下文要求较高时，长上下文LLM是最佳选择。
• 何时使用自路由（Self-Route）：在对成本和性能要求均较高的场景下，自路由是一种兼具效率与效果的平衡解决方案。

06、结语

本次讨论围绕Agentic RAG的进化展开，结合了长上下文LLM、检索增强生成（RAG）和自主RAG的架构特性，分析了各技术在信息处理与任务执行上的优势与不足。长上下文LLM在对话与文本生成上表现出色，而RAG进一步提升了上下文的准确性；然而二者在自主行动能力上仍有缺憾。Agentic RAG的出现，使得AI从“静态回答”走向“动态决策”。其中，自路由架构成为当前平衡性能与成本的理想选择。

参考：

1. ​​https://www.linkedin.com/posts/sushant-thakur-1a6279265_evolution-of-rag-long-context-llms-to-agentic-activity-7253845332827000832-q1vD​​

​

本文转载自公众号Halo咯咯  作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/YUhGGdIGdyDYQUlco5LXJA​​