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Agentic RAG 是什麼?下一代 AI 如何從問答跨越到主動執行任務?

  • 作家相片: 奇軒 李
    奇軒 李
  • 6月23日
  • 讀畢需時 5 分鐘

已更新:2天前

agentic rag 介紹

隨著人工智慧(AI)技術快速演進,企業不再滿足於簡單的問答能力,逐漸進入期望 AI 能主動解決問題、完成複雜任務的新階段。傳統的 RAG(檢索增強生成)技術已難以滿足這樣的需求,因此一種更具彈性與行動能力的新技術應運而生,這便是 Agentic RAG。

本文將全面探討 Agentic RAG 的定義、運作方式、核心優勢,以及它所面臨的挑戰和未來發展趨勢。


全文導覽:



一、Agentic RAG 背景調查

(一)基本介紹

Agentic RAG(Agentic Retrieval-Augmented Generation)是一種結合了傳統 RAG 技術與 AI Agent 概念的創新架構。傳統 RAG 的核心方法,是透過外部資料庫檢索資訊來提高語言模型生成內容的準確性,但它多侷限於單一檢索途徑,缺乏處理複雜、多步驟任務的能力。

而 Agentic RAG 則將 AI Agent 的能力納入其中,具備了主動「反思(Reflection)」、「規劃(Planning)」以及「工具調用(Tool Use)」等進階功能,使得 AI 能夠進行複雜問題的主動拆解與任務執行。


(二)RAG 與 Agent 技術融合的產業趨勢

2024 年後,向量資料庫廠商(如 Weaviate)與多代理框架(如 AutoGen、LangGraph)紛紛將「Agentic RAG」列為官方範例或產品功能,成功案例遍布文件搜尋、程式碼協同到行銷自動化等領域。這代表企業需求已從「降低幻覺」進一步升級為「高正確率、可主動調用工具並完成任務的 AI」。


二、Agentic RAG 的核心流程

Agentic RAG 的運作可分為幾個核心階段:

(一)Reasoning Layer(推理層)

在這一層,AI 主要負責理解使用者意圖並制定後續行動策略。主要步驟包含:

  • Intent classification(意圖分類)分析使用者的查詢,判斷查詢屬於哪一種需求(如資料查詢、摘要生成、行動指令等)。

  • Query parsing(查詢解析)將查詢內容結構化,抽取出關鍵詞、條件與邏輯關係,為後續處理提供基礎。

  • Query rewriting(查詢重構)根據目標任務與工具需求,對原始查詢進行優化與重組,確保檢索與工具調用更有效率。


(二)Tool Layer(工具層)

此層負責根據 Reasoning Layer 的指令,選擇並調用適當工具以執行任務。主要包含:

  • Summary tool(摘要工具)用於對檢索到的資料或文件進行摘要,提取重點資訊。

  • Search tool(檢索工具)動態查詢內部資料庫、外部 API 或網路資源,以獲取需要的資料。

  • Custom tool(自訂工具)呼叫特定的業務工具,例如 CRM 系統、內部工作流引擎或 API,用於執行特定操作


(三)Aggregation Layer(彙整層)

在這一層,AI 將來自不同工具的結果進行整合、優化,產出最終回應。主要功能包括:

  • Summary(總結結果)將工具層產出的資訊進行歸納整理,以簡潔易讀的形式呈現。

  • Chunks(資料分塊)將大量資訊切分成邏輯單元,方便後續模型生成回應時靈活調用。

  • Tool outputs(工具輸出整合)彙總各工具的結果,去除重複與無效資訊,確保回應品質。


(四)最終輸出與閉環

彙整層產生的最終回應會交付給使用者,同時系統會將此次互動的數據回饋至推理層,用於後續改進(例如學習用戶偏好或調整任務規劃邏輯),實現持續優化的閉環機制。


agentic rag 流程
圖片來源:Microsoft Taiwan ( YouTube )

三、Agentic RAG、傳統 RAG 與 LLM 插件差在哪 ?

為更清楚理解 Agentic RAG 的價值,我們將其與傳統 RAG、LLM 插件做深入比較:

比較項目

傳統 RAG

LLM 插件(Plugin)

Agentic RAG

資料來源

靜態向量資料庫

外部即時 API

靜態向量資料庫與即時 API(動態切換)

推理深度

單步檢索與生成

無推理邏輯

多步推理與檢索

任務能力

只能回答問題

能執行簡單任務

能執行複雜多步驟任務

適用場景

文件問答

基本操作任務

金融分析、醫療診斷、法律研究等複雜情境

透過以上比較,我們能清楚看到 Agentic RAG 在推理深度與任務能力方面,具備明顯優勢,適合更複雜且多步驟的應用需求。

四、Agentic RAG 在技術層面的實現

實現 Agentic RAG 需要以下幾個關鍵技術的支援:

  • 向量資料庫與檢索引擎:支援高效率的資料檢索,如 Weaviate 和 Elasticsearch。

  • 語言模型(LLM):如 GPT 系列模型,提供高品質的自然語言生成與理解能力。

  • 工具調用框架:如 LangGraph、OpenAI API 等,提供方便的外部工具整合。

  • 反思與規畫模組:透過 prompt engineering 或專門的 agent 框架,提升 AI 的自主決策能力。


五、Agentic RAG 面臨的挑戰

儘管 Agentic RAG 擁有諸多優點,但在實務運用中仍需解決以下關鍵挑戰:

  • 系統複雜性與成本問題:多次檢索和多步驟推理會增加系統的複雜性,導致更高的運算成本與處理時間。

  • 推理準確性風險:在多步驟推理過程中,若中間步驟出錯,可能導致最終輸出的錯誤率提高。

  • 安全性與合規性挑戰:涉及外部 API 或資料庫的調用時,需考量資料安全、隱私保護、以及企業法規遵循的問題。

  • 缺乏標準評估指標:目前產業內缺乏明確且統一的 Agentic RAG 效能評估標準,如何確實衡量成果是一大挑戰。


六、Agentic RAG 的未來發展趨勢

面對上述挑戰,Agentic RAG 未來將朝以下方向持續演進:

  • 提升推理能力:整合快速直覺式推理(System 1)與深度分析式推理(System 2),提升任務執行的正確率與效率。

  • 多模態資料整合:除文字外,逐步整合圖片、語音、影片等多種形式的資料,提升使用體驗與實務應用場景。

  • 插件市場發展與治理:逐步發展成熟的插件市集,建立起明確的企業級權限管理、安全審計與合規機制,以確保資料與任務安全。


七、結論

Agentic RAG 是當代 AI 技術從「僅回答問題」向「主動執行任務」跨越的重要轉折點。透過整合檢索技術(RAG)與主動工具調用(Agent),AI 已從被動的知識提供者,進化為能主動解決實務問題的智慧代理。

對於希望在企業內部建立強大 AI 智慧助理的組織而言,掌握並應用 Agentic RAG 技術將是成功的關鍵一步。


Q&A

Q1: Agentic RAG 是否需要特定的 AI 模型支持?

不需特定模型,但通常選用具備高度自然語言理解與生成能力的模型,如 GPT 系列,以達最佳效果。

Q2: Agentic RAG 的資料安全性如何保障?

透過資料加密、細粒度權限控管與行為審計,確保資料在檢索與調用過程中的安全性。


Q3: 是否有 Agentic RAG 的標準化評估方式?

目前尚無統一標準,但常見的評估方式包括任務成功率(TSR)和檢索精確度等指標。

  • 任務成功率(TSR)計算方式:一般建議 TSR 應達 90%以上,以確保系統效能與使用者滿意度。

  • 檢索精確度(Precision)計算方式:通常建議 Precision 應達到 85%以上,以確保檢索內容的準確與實用性。


Q4: Agentic RAG 如何處理多語言內容?

可透過多語言模型或翻譯工具支持跨語言檢索與生成,以適應全球企業需求。


Q5: Agentic RAG 是否適合小規模企業導入?

可行,小企業可透過雲端服務與開源工具低成本導入與使用,並隨規模成長逐步擴充。

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