智能体开发中的RAG技术如何实现？

在智能体开发中，RAG（检索增强生成）技术的实现需构建"检索-增强-生成"的闭环系统，其核心流程及关键技术实现如下：

一、数据准备与向量化

1. ​知识库构建​

• ​文档采集​：整合多源异构数据（PDF/Excel/数据库/网页），通过PyPDF2、TikaDocumentReader等工具解析
• ​智能分块​：采用分层分割策略，如先按章节切分再按语义块（150-300字）处理，相邻块保留30%重叠防止信息断裂
• ​元数据标注​：为每个文本块添加{source:"年报", year:2023, author:"财务部"}等标签，支持后续过滤

​2. 向量化处理​

• ​混合编码器​：使用text-embedding-ada-002生成语义向量，结合BPEMB编码器处理表格/公式等结构化数据
• ​向量存储​：选择Milvus/ElasticSearch作为向量数据库，建立多级索引（内存级Redis缓存热数据+FAISS处理温数据）

二、检索模块实现

1. ​查询增强​

• ​语义改写​：通过T5模型将用户问题转换为多角度查询（如"解释LPR调整机制"→"2024年LPR变化对房贷的影响"）
• ​混合检索​：结合语义向量检索（余弦相似度）与关键词匹配（BM25），平衡召回率与精度

​2. 动态排序​

• ​重排序模型​：使用ColBERTv2对Top100候选结果二次排序，考虑时间衰减因子（近3个月文档权重提升50%）
• ​权限过滤​：基于用户角色（如医生/患者）动态屏蔽敏感内容，通过Casbin实现ABAC权限控制

三、生成模块优化

1. ​上下文注入​

• ​动态模板​：构建提示模板引导模型引用来源，例如： 以下是检索到的文档片段（截止2025-09-09）： 据2024年报第5章..." 请基于上述信息回答用户问题，若文档未提及请声明"暂无数据"
• ​多网页引用​：通过LangChain的RetrievalQA自动标注引用来源（如"根据文档3第2.1节..."）

​2. 生成控制​

• ​温度调节​：设置temperature=0.3降低随机性，金融/医疗场景采用temperature=0.1确保严谨性
• ​输出约束​：使用JSON Schema规范回答结构，例如强制返回{"结论":"","依据":[],"建议":[]}

四、系统级优化策略

1. ​性能优化​

• ​缓存机制​：对高频查询（如"产品说明书"）建立Redis缓存，响应时间从2.3s降至180ms
• ​流水线并行​：使用Ray框架实现检索与生成异步处理，吞吐量提升3倍

​2. 质量保障​

• ​对抗训练​：注入10%噪声数据训练模型抗干扰能力，幻觉率降低42%
• ​人工审核​：对医疗/法律领域回答启用双审核流程（AI生成→专家复核）

五、多模态扩展

1. ​图文混合检索​

• 使用CLIP模型提取图像特征，构建视觉-文本联合索引，支持"查找财报中关于现金流的柱状图"等查询

​2. 视频文档处理​

• 通过FFmpeg提取视频关键帧，结合OCR识别字幕，构建时空索引实现"回放第2分15秒的技术演示"

六、典型代码实现（Python）

# 文档处理流水线（LangChain）
from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = DirectoryLoader('docs/', glob="**/*.pdf", loader_cls=PyPDFLoader)
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=50)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 向量化与存储
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-large-zh")
vector_db = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
vector_db.add_documents(new_texts)  # 增量更新

# 检索与生成
from langchain.chains import RetrievalQA

retriever = vector_db.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=ChatOpenAI(model="deepseek-chat"),
    chain_type="stuff",
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True
)
response = qa_chain.invoke({"query": "解释LPR调整机制"})

七、评估指标体系