但在真实的工程实践中，用户的问题往往不是一两个片段就能回答的。例如：“对比A公司和B公司过去三年的研发投入，并总结其战略重心差异。”这种任务需要多步推理、多次检索以及跨源数据的整合。传统的“检索 -> 生成”线性流程在这里会彻底失效。
本篇我们将进入【架构进化篇】，探讨如何通过引入“代理（Agent）”和“逻辑图谱”，让 RAG 系统进化为具备自主思考能力的智能体系统。
策略 9：代理式 RAG（Agentic RAG）
核心逻辑：不再硬编码检索流程，而是给 LLM 提供一组“工具（Tools）”，让它根据问题自主决定：是搜索向量库、查询 SQL 数据库，还是直接调取全文。
解决的问题：并非所有问题都适合向量检索。有些问题需要精准的数值（SQL），有些需要全局背景（Full Doc）。Agent 能像人类专家一样，根据任务性质动态切换策略。
核心代码实现：
from pydantic_ai import Agent# 定义一个具备多种检索工具的 Agentagent = Agent( 'openai:gpt-4o', system_prompt='你是一个全能 RAG 助手。根据用户提问，自主选择最合适的工具。')@agent.toolasync def search_knowledge_base(query: str, limit: int = 5) -> str: """针对具体事实进行语义搜索（向量检索）""" query_embedding = await embedder.embed_query(query) results = await db.match_chunks(query_embedding, limit) return format_results(results)@agent.toolasync def retrieve_full_policy(document_title: str) -> str: """当需要查看完整政策或合同条款时，调取全文""" result = await db.query( "SELECT content FROM docs WHERE title ILIKE %s", f"%{document_title}%" ) return result['content']@agent.toolasync def query_financial_data(sql_question: str) -> str: """针对数值、统计类问题，生成并执行 SQL 查询""" return await execute_safe_sql(sql_question)# 运行逻辑：# 用户问：“去年硬件部的研发支出是多少？对比下公司的退款政策。”# Agent 行为：# 1. 调用 query_financial_data 获取数值。# 2. 调用 retrieve_full_policy 获取完整政策。# 3. 整合答案。策略 10：自反思 RAG（Self-Reflective RAG）
核心逻辑：在生成答案之前，增加一个“自我评估”环节。如果检索到的内容质量不高，Agent 会自动修改查询语句重新搜索，直到满意为止。
解决的问题：初次检索往往会因为关键词不匹配而失败。自反思机制让系统具备了“重考”的能力，避免直接把错误或无关的信息喂给用户。
核心代码实现：
async def search_with_self_reflection(query: str, max_iterations: int = 2): """具备自我修正能力的搜索循环""" for i in range(max_iterations): # 1. 执行检索 results = await vector_search(query) # 2. 评分环节：让 LLM 充当裁判 grade_prompt = f"提问: {query}\n检索结果: {results}\n请给结果相关性打分 (1-5)。只返回数字。" score = int(await llm_call(grade_prompt)) # 3. 如果分数及格，直接返回 if score >= 4: return results # 4. 如果分数不及格，利用 LLM 反思为什么没搜到，并改写查询语句 refine_prompt = f"原查询 '{query}' 结果不佳。请根据已有噪音，提供一个更精准的搜索词。" query = await llm_call(refine_prompt) return results # 尽力而为后的最终结果策略 11：知识图谱（GraphRAG）
核心逻辑：将非结构化文本转化为“实体-关系-实体”的图结构。检索时结合向量相似度与图路径遍历。
解决的问题：向量检索擅长“长得像”，但看不出“逻辑关联”。例如，“张三丰是武当派的CEO”与“武当派的总部在武当山”，向量检索很难直接推导出“张三丰在武当山工作”。知识图谱能精准捕获这种显式关联。
核心代码思路：
from graphiti_core import Graphiti# 初始化图谱（连接 Neo4j 数据库）graph = Graphiti("neo4j://localhost:7687", "neo4j", "password")async def search_hybrid_graph(query: str): """混合搜索：语义相似度 + 关键词 + 图路径遍历""" # Graphiti 会自动提取实体并进行多跳查询 results = await graph.search(query=query, num_results=5) # 格式化输出：不仅有文本，还有实体间的关联路径 formatted_data = [] for res in results: formatted_data.append( f"实体: {res.node.name} ({res.node.type})\n" f"关联关系: {res.relationships}" ) return "\n---\n".join(formatted_data)学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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