主動型 RAG 是什麼？運作原理、應用場景與實務建議

Agentic RAG（主動型 RAG）是一種先進的 RAG 實現方式，部署 AI 代理（AI agents）來解決複雜問題，並透過 AI 的決策能力擴展 LLM 的功能。

生成式 AI 曾經是科技界的下一個重大突破，但很快用戶就發現了它的局限性。它從龐大的數據集中檢索答案，有時會導致回應模糊或不正確，這也被稱為 AI 幻覺（AI hallucination）。

為了解決這個問題，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）成為焦點，透過將 LLM 與最新的外部知識結合起來。同時，AI 智慧體也因其在需要連續決策和規劃的任務中表現出色而受到歡迎。

隨著 AI 在管理任務中的角色變得越來越複雜，僅依賴 RAG 或 AI 代理已經不足以應對。這就是 Agentic RAG 的切入點。

主動型 RAG 結合了 RAG 的功能和 AI 代理的決策能力。在本指南中，我們將深入探討主動型 RAG，涵蓋其工作原理、使用案例、挑戰和最佳實踐。

什麼是主動型 RAG？

主動型 RAG（Agentic RAG）是一種結合檢索增強生成技術 和 AI 代理的系統，用於創建更具適應性和能力的 AI 應用。在深入了解 Agentic RAG之前，我們先來澄清這兩種技術。

RAG 檢索增強生成是一種構建基於 LLM 的應用的技術。它允許 LLM 訪問外部知識來源，以獲取相關上下文並減少幻覺。簡單來說，它透過從相關數據來源提供信息來提高 大型語言模型的 LLM 的準確性和可靠性。

一個 AI 代理 是一個自主系統，能夠訪問記憶和外部工具以感知環境、推理並採取行動。主動型 AI 可透過整合推理和規劃進一步提升了 AI 智慧體的能力。這使得智慧體能夠主動而非被動地處理更多任務，特別是在規劃、決策和與複雜工作流程的互動中。

主動型 RAG 透過將主動型智慧體嵌入 RAG 管道中來整合這兩種技術。這使得系統能夠處理多步驟任務執行和動態型決策。它讓系統清楚地知道需要完成什麼以及如何找到執行任務所需的信息。

主動型 RAG 的一個例子是在醫療診斷系統中。醫生輸入患者的症狀，AI 代理會主動檢索最新的醫學研究，建議診斷並提出治療方案。系統甚至可以提出後續問題以完善建議。

標準 RAG 與 主動型 RAG：關鍵差異

可以將主動型 RAG 視為標準 RAG 的進階版本，能夠更有效地促進複雜的工作流程。請查看標準 RAG 與 主動型 RAG 的比較表，以更好地了解關鍵差異：

總結來說，標準 RAG 適用於基本的問答和研究，而主動型 RAG 則在複雜和數據密集型應用中佔據主導地位。

主動型 RAG 如何運作？

主動型 RAG 有四大支柱，即自主性、數據檢索、增強生成和反饋循環（feedback loop）。以下是這些支柱的詳細說明：

決策中的自主性

主動型 RAG 不需要明確的指令即可了解完成任務所需的內容。即使問題或數據集不完整，它也能智慧地確定缺失的元素並找到它們。有時，它甚至可以進行迭代查詢。這種方法使其成為主動解決問題的有效工具。

檢索相關資訊

主動型 RAG 可以使用高級工具（如資料庫、API 和知識圖譜）訪問即時數據。它提取最新資訊，而不僅僅依賴靜態的預訓練知識。例如，它可以獲取最新的研究見解、市場趨勢等資訊。

透過增強生成提供上下文準確的回應

在數據檢索之後，主動型 RAG 可以使用 LLM（大型語言模型）處理並整合數據，生成連貫的回應。它確保回應具有上下文意識、有意義且準確。

持續學習的反饋循環

最後，主動型 RAG 設有反饋循環機制，隨著時間推進不斷改進其回應。系統的每次交互都使其變得更智慧，這樣的設計能確保系統隨著時間推進變得更加高效和準確，從而推動長期性能提升。

主動型 RAG 的工作流程

主動型 RAG 的所有支柱作為一個單位協同工作，用於數據檢索、增強和生成。現在讓我們來看看 LangChain 主動型 RAG 的典型工作流程：

• 提示：您向系統指定查詢。
• AI 代理：分解查詢，透過迭代查詢確定缺失的上下文，並自主選擇工具（API 或資料庫）檢索相關數據。
• 知識庫：提取結構化（資料庫）、非結構化（研究論文）或即時數據（API/新聞源）。
• LLM：將檢索到的數據合成為具有上下文的回應。
• 反饋循環：透過學習用戶交互來改進未來的輸出。

透過這種方式，典型的主動型 RAG 系統使用不同的組件處理從簡單到複雜的工作流程，具有更高的知識和自動化能力。

主動型 RAG 在企業中的實際應用與優勢

主動型 RAG 擁有多種應用領域，已經在不同企業和行業中投入使用。

Agentic RAG 的一些常見應用包括：

• 客戶服務：主動型 RAG 賦能服務系統，根據個別客戶的上下文調整回應。例如，它可以透過提供即時解決方案（如加急運輸或折扣）來解決訂單延遲問題。此外，這些系統透過學習歷史數據隨時間改進交互。
• 醫療保健：臨床醫生使用主動型 RAG 將最新的醫學研究綜合為基於證據的建議。這提高了診斷精度和治療計劃。此外，該技術還透過標記藥物相互作用來增強患者安全，並透過即時訪問不斷更新的臨床指南支援醫學培訓。
• 教育：智慧輔導系統使用主動型 RAG 根據學生的進度和偏好的學習風格檢索內容，個性化學習路徑。
• 商業智慧：企業使用主動型 RAG 自動化 KPI 分析和報告生成。該系統識別數據中的隱藏趨勢，促進主動決策，從而超越競爭對手。
• 科學研究：研究人員使用主動型 RAG 識別相關研究並提取關鍵見解。這種方法減少了文獻回顧所需的時間。

簡而言之，主動型 RAG 能夠透過智慧推理和上下文感知的決策能力，為不同部門和行業提供便利。以下是主動型 RAG 的三個實際案例：

Microsoft Copilot

Microsoft Copilot  AI 助理使用 Agentic RAG 解決方案來優化其使用。它不僅使用預訓練的回應，還從 Microsoft 的文檔和用戶論壇中檢索最新資訊。這為客戶提供了上下文準確的協助，並提升了一次解決問題的成功率。

BloombergGPT

BloombergGPT  是一個專為金融設計的 500 億參數 LLM。它與主動型 RAG 集成，用於獲取即時金融數據、專家分析和市場趨勢。它為用戶提供最新資訊，幫助做出有效的投資決策。

Salesforce Agentforce

Salesforce Agentforce  是一個為組織構建和管理自主智慧體的平台。它由 Agentic 架構提供支持，使自主智慧體能夠更高效地即時檢索數據並做出決策。

主動型 RAG 對企業的優勢

主動型 RAG 的主要優勢在於改進了數據檢索的質量。透過 AI 代理訪問工具檢索額外資訊，它能夠提供更準確、具有上下文的回應。此外，智慧體的推理能力為檢索上下文提供了額外的驗證。

主動型 RAG 對企業的主要優勢包括：

• 更準確且具有上下文的回應。
• 自動化工作流程並提高生產力。
• 根據用戶上下文和偏好提供個性化資訊。
• 用戶決策所需的即時更新和見解。
• 透過基於反饋的持續學習改進回應。

簡而言之，主動型 RAG 是一個智慧系統，將 AI 代理與先進的數據檢索和生成能力相結合。

GPTBots.ai 企業級 AI 智慧體：由主動型 RAG 驅動

瞭解什麼是主動型 RAG 是一回事，但下一個關鍵問題是企業如何利用主動型 RAG。這正是 GPTBots.ai 能發揮其價值的地方。

GPTBots.ai 是一個領先的平台，專注於利用主動型 RAG 構建企業級 AI 智慧體。它幫助企業打造智慧 AI 系統，用於客服、資料洞察、企業內部搜索、行銷等多種應用。

基本上，GPTBots.ai 創建的 AI 智慧體結合了大型語言模型（LLM）的智慧和企業專屬知識庫的知識。這使得它們不僅能夠理解和生成類人語言，還能夠處理每個企業獨特的資料集和運營環境。

以下是 GPTBots.ai 如何整合主動型 RAG 以提供卓越的自主智慧體能力：

• 智慧且具情境感知能力的回應：AI 代理能夠理解複雜的查詢，並提供相關且可行的情境感知回應。
• 自主決策與迭代問題解決：憑藉 LLM 的預測能力和可訪問的企業知識庫，AI 代理能夠自主決策並迭代解決問題。
• 與現有企業系統無縫整合：AI 代理能夠與現有的企業系統（包括 CRM 平台、資料倉庫或通信工具）整合，從而實現整合的數位生態系統，提升運營效率並簡化工作流程。

為什麼您應該考慮使用 GPTBots.ai 來構建由主動型 RAG 驅動的 AI 智慧體，其關鍵亮點如下：

• AI 智慧體的輕鬆部署與擴展性。
• 根據企業需求量身定制的工作流程，並提供專家支援。
• 超高自訂化的免程式碼自動化，輕鬆設計、部署與測試 AI 智慧體於各部門。

總的來說，GPTBots.ai 是一個一站式平台，能夠構建多樣化的 AI 智慧體，並結合主動型 RAG，實現全面的推理、自動化和運營效率。

採用主動型 RAG 的挑戰與最佳做法

採用主動型 RAG 也帶來了一些挑戰，如下所示：

• 資料相關性與質量：確保檢索到的資料具有相關性且質量高。
• 整合複雜性：在 AI 代理、資料檢索系統與 生成型 LLM 之間平衡互動的挑戰。
• 減少偏見：確保訓練資料集和檢索內容避免偏見，需要謹慎處理。
• 運營擴展性：在大規模實現即時操作時面臨的擴展性挑戰。

主動型 RAG 的最佳做法

雖然採用主動型 RAG 存在挑戰，但一些最佳做法可以非常有用。請嘗試以下三種最佳做法來優化您的主動型 RAG 採用：

• 資料準備與質量保證：用於訓練和檢索的資料應該相關、準確且無偏見。
• 選擇合適的工具與框架：選擇真正提供主動型體驗的最佳工具與框架。LangChain 和 GPTBots.ai 是利用主動型 RAG 創建 AI 智慧體的兩個領先平台。
• 持續監控與優化策略：監控系統性能並實施反饋機制，以改進輸出並適應不斷變化的需求。

結論

人工智慧正以新興的知識共享、推理、資訊表示和決策方法迅速發展。主動型 RAG 現已幫助企業通過結合主動型 AI 的自主能力與 RAG 的動態資料檢索功能，創建更具適應性的 AI 應用。因此，企業需要使用像 GPTBots.ai 這樣的工具整合主動型 RAG，並以最少的人為干預優化其運營。

立即體驗免費試用