构建企业级AI应用的多代理检索增强生成系统！

译者:Pavan Belagatti 和Madhukar Kumar

在快速发展的AI领域中，多代理检索增强生成（RAG）系统在企业应用中展现出变革性的架构特点。

这篇博客将探讨TechCrunch Disrupt 2024的重要观点，重点介绍了多代理RAG（Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation）如何利用如AWS Bedrock和SingleStore等先进技术来增强实时AI互动。让我们先来了解一下朴素的RAG方法。

简单理解RAG

简单的RAG（Naive RAG）是更复杂系统的基础概念。它通过增强语言模型的功能，使其能够利用检索机制访问外部数据源，从而提供更准确的响应。虽然简单的RAG对于基本应用可能有效，但它通常缺乏企业级应用所需的复杂性。这一局限性主要源于其依赖单一检索方式，这导致了性能瓶颈，降低了响应的准确性。

此外，基础的RAG不包含多模态检索技术或动态上下文调整等高级技术，这些技术对于处理多种数据类型和不断变化的用户需求至关重要。因此，在需要细致理解和实时更新的场景中，其性能可能会下降。为了解决这些问题，开发人员通常会选择更高级的RAG模型，这些模型集成了多种检索策略，并利用上下文嵌入，从而增强了生成回复的相关性和精确度。这种演变使得用户与AI系统之间的互动更加稳健，特别是在复杂的应用环境中。

高级RAG（可能需要解释RAG的含义，以便读者理解）

更高级的RAG在嵌入模型技术、分块策略、大型语言模型（LLMs）、混合搜索方法、重排序等每个阶段使用更高级的工具和方法，以便提供更简洁且上下文相关的响应。

这里有一些高级的RAG（检索和生成）技术,

• 输入/输出验证: 确保符合特定使用场景和公司政策。此技术验证输入查询和生成的输出是否符合特定使用场景和公司政策。它有助于控制LLM的响应，防止意外的或有害的输出。
• 防护栏: 遵守法规和审计。防护栏确保查询和响应符合相关法规和伦理指南。它们还使得可以追踪和审查与LLM的互动，以提高问责制和透明度。
• 可解释性响应: 这方面涉及提供模型得出结论的清晰解释。这对于建立信任和理解模型输出背后的逻辑至关重要。
• 高效处理相似查询: 语义缓存通过存储和重用相似查询的结果来优化LLM的性能。这减少了延迟并提高了系统的整体效率。
• 混合搜索: 结合语义和关键字匹配。此技术利用语义理解和精确关键字匹配从知识库中检索最相关的信息。这种方法增强了LLM响应的准确性和范围。
• 重新排序: 提高相关性和准确性。重新排序涉及根据特定查询的相关性重新排列相关数据点。
• 评估: 持续自我学习。评估使用如强化学习来自人类反馈（RLHF）等技术持续改进LLM的性能。这包括收集用户对模型响应的反馈，并利用反馈优化未来输出。

这些先进的RAG技术手段协同工作，增强了大型语言模型（LLMs）的能力，让它们更可靠、更高效，并且更符合人类价值观。通过解决偏见、虚假信息和陈旧信息等问题，这些技术使LLMs能够提供更准确、更具信息量和更值得信赖的回答。

通过利用SingleStore的高性能分布式数据库架构，先进的RAG系统可以高效实时访问庞大的数据集。这种集成使得快速检索上下文信息成为可能，然后LLM处理这些信息以生成连贯的答案。SingleStore的混合事务和分析处理能力能够无缝地处理结构化和非结构化数据，使其成为需要实时提供用户查询答案的应用的理想选择。

关于多代理RAG系统的简介

多代理RAG系统代表了企业在构建AI应用程序方面的重要进步。与传统RAG系统不同，后者通常依赖单个代理来处理请求，多代理RAG系统利用多个代理同时工作，从而提高效率和响应质量。这些系统将任务分解为更小、更易于管理的组件，从而允许并行处理。每个代理可以专注于特定的功能，从而实现更准确和情境感知的响应效果。

这种架构不仅提升了速度，还通过提供更加细腻的互动体验、增强了协作和可扩展性来丰富用户体验。此外，多代理RAG系统促进了代理之间的协作，使它们能够动态分享见解和发现。这种协作环境支持持续学习和适应，这对于快速变化的环境至关重要。

随着对AI系统需求的增加，多代理RAG的可扩展性变得尤为重要；组织可以轻松地添加额外的代理来处理增加的工作量或专门任务，而无需大幅改动现有的基础设施。这种灵活性确保企业能够随着运营需求的变化保持高性能和快速响应。最终，多代理框架的集成不仅提高了RAG系统的功能，还使它们成为解决复杂企业挑战的可靠工具。

基于企业AI的关键挑战

在企业中实施人工智能解决方案也并非易事。企业需要面对数据质量、系统集成和法规遵守等方面的问题，这些问题更加简洁明了。

• 数据质量: 确保数据准确、完整且及时对于有效的AI输出至关重要。数据质量差会导致误导性的结论和运营效率低下。
• 集成复杂性: 将AI系统与现有基础设施集成可能会非常复杂。企业必须仔细规划其架构，以确保数据流畅流动和系统互操作性。
• 合规性: 遵守数据隐私和安全的法规至关重要。组织必须实施强大的治理框架来保护敏感信息并遵守法律要求。

速度、准确性、体量和安全

在多代理RAG系统的领域中，有四个支柱是成功的关键：速度、准确性、规模性以及安全。每个要素都必须仔细解决，以确保系统不仅满足，而且超越企业的期望。

速度: 在提供实时回应时，速度至关重要。在毫秒决定成败的世界里，多代理RAG系统必须能够促进快速的数据检索和处理。这需要利用先进的缓存机制和优化的数据路径来减少延迟时间。

准确性: 准确性确保提供的信息既值得信赖又相关。在金融和医疗等行业，不准确数据会带来高昂的成本。因此，需要建立持续的反馈和验证机制，使系统能够随时间不断学习和适应。

规模：随着组织的发展，其数据量也在增长。多代理RAG系统（即“检索-代理-生成”）需要能够无缝扩展，以处理不断增加的数据量，这些数据来自各种来源的数据。这需要一个稳健的架构，能够管理结构化和非结构化数据，同时保持高性能。

安全：保护敏感信息绝不可妥协。多代理RAG系统必须实施严格的安全措施，比如加密、访问控制和审计追踪，以确保数据完整性和符合法规要求。

RAG系统中的架构演进

RAG架构的演变反映了企业需求越来越复杂的趋势。最初，系统是单体式的，所有任务都在一个框架内完成。然而，随着需求的增加，架构逐渐向更加模块化的方式转变。

从单一到模块化

从单体结构转变为模块化结构能提高灵活性和便于维护。每个模块可以独立开发并进行优化，这样可以加快迭代速度并提高性能。

监管代理的整合过程

引入监督代理标志着一个重要的进步。这些代理协调多个专业代理之间的任务，确保任务被正确且高效地执行。这种协调提高了系统的整体响应速度和执行效率。

RAG系统中的代理定义与作用

代理是构建多代理RAG系统的基础组件。每个代理都有特定的功能，提升系统的整体功能和智能。

代理的主要组成部分,

• 聪明（这里指智能）: 代理由大型语言模型（LLM）或专门的人工智能驱动，能够有效理解和处理用户查询。
• 记忆: 强大的记忆系统使代理能够保留之前交互中的信息，为对话提供背景（这里指上下文）和连贯性。
• 工具: 代理通过API和其他工具访问数据、进行计算和执行任务，确保回答用户的查询时全面且到位。

打造一个高级协同助手式的客服代理

创建一个使用多代理RAG架构的高级客户支持代理需要几个关键步骤。这个过程结合了各种技术和框架，以提升用户体验和运营效率。

第一步：设定目标

明确指出客户支持代理的目标，包括识别需要处理的查询类型以及需要达到的个性化程度。

第2步，选择恰当的科技工具

利用AWS Bedrock来获取基础的人工智能能力，并将SingleStore集成进来以进行实时数据分析。这样的组合让代理可以快速地访问和分析大量的数据。

设计互动流程

我们需要根据用户的回答设计多种路径，以确保对话的自然流畅。这应该包括绘制用户与代理之间的互动流程。

步骤4：实施多代理合作

使用多个客服代表来处理客户服务的不同需求。例如，一个代表可以专注于解决故障，而另一个则专注于数据分析，提供关于常见问题的见解。

第五步. 持续评估和优化

实施对代理性能的持续评估机制。收集来自用户的反馈以优化回应并逐步提高准确性。

SingleStore 介绍

SingleStore 是一个革命性的数据库，旨在无缝处理交易性和分析型工作负载。它作为一个混合型数据库运行，结合了传统数据库与现代数据分析平台的功能。这种独特的架构使得 SingleStore 能够在毫秒内处理 PB 级的数据，使其成为需要实时洞察的应用的绝佳选择。凭借其内存优先的架构，它高效地处理数据的存储和检索，支持结构化和非结构化数据。

除了具备核心功能之外，SingleStore 还采用分布式集群架构来增强性能和可扩展性。通过内存处理，它实现了极低延迟的数据访问，这对需要即时响应的应用来说至关重要。该数据库支持多种数据类型，并且可以无缝集成到现有的工具和平台中，确保在混合环境中的灵活性。此外，SingleStore 的 SQL 兼容性允许用户利用现有的知识，同时受益于实时分析以及通过自动故障转移机制确保的高可用性等高级功能。这种结合了速度、可靠性和灵活性的特性使 SingleStore 成为现代实时应用领域的领先解决方案。

AWS 和 SingleStore 的合作项目

AWS与SingleStore的战略合作标志着企业在AI能力上的重要提升。这种合作让组织能够开发出利用双方平台优势的强大应用程序。

统一处理数据

将SingleStore与AWS集成后，可以实现从各种来源无缝地处理数据。组织可以高效地访问结构化和非结构化数据，从而能够实现实时分析并迅速做出决策。

强大的安全特性

AWS 提供了安全的基础设施支持，而 SingleStore 则利用其先进的安全功能进一步加强了数据保护。两者携手，确保敏感信息的安全，同时符合相关行业的监管要求。

快速市场进入主打策略

SingleStore与AWS的合作推动了生成式AI应用程序的开发与推广。这种合作方式使企业能够快速部署基于大型语言模型和基础模型的可扩展解决方案，从而提高应用性能。

高并发应用的性能优化

迁移到 AWS 上的 SingleStore 后，公司可以大幅减少延迟并提高并发性。例如，Jigsaw 在采用这种方案后，报告称延迟减少了 50%，并发性提高了 900%，证明了该方案在高需求应用中的高效性。

支持项目

AWS 提供了多种支持计划，例如工作负载迁移计划（WMP），该计划帮助客户更顺利地迁移到 SingleStore。该计划提供技术支持和财务支持，以促进更顺畅的迁移，帮助客户在迁移后实现显著的运营改进。

与AWS服务集成在一起

SingleStore的架构设计旨在无缝地与多种AWS服务（如Amazon S3、Amazon EKS和AWS Glue）协同工作。这种集成增强了数据处理能力，使组织能够构建需要实时数据处理的稳健应用。

AWS与SingleStore的合作不仅提高了运营效率，还使组织能够在快速变化的AI应用环境中快速创新。

案例研究：一个关于即时客户服务平台的转变

为了说明多代理RAG系统（multi-agent retrieval-augmented generation system）的影响，可以看一个案例，比如涉及一家大型电信公司的，该公司对其客户服务运营进行了转型。

谁来挑战吧

该公司面临响应时间过长的问题。客户常常因为问题解决拖沓而感到不耐烦。

解决办法

通过实现一个多代理RAG系统，该公司能够优化客户互动。通过部署一个由AWS Bedrock和SingleStore支持的协同客户支持代理，他们取得了显著改进，包括。

• 减少了响应时间： 平均响应时间从几分钟缩短到几秒钟。
• 提高了客户满意度： 客户满意度评分大幅提高，用户赞赏个性化的支持。
• 提升了运营效率： 客服人员现在可以同时处理多个查询，从而提高了处理能力。

展望未来

多代理RAG（检索增强生成）系统在企业AI领域中是一个重要的进步。通过强调快速、准确、大容量和安全的特点，企业可以开发出能提高客户互动和运营效率的稳定应用。

展望未来，多代理RAG系统的发展前景将因AI技术和数据管理实践的持续创新迎来重大进展。随着组织需要更高级和响应更快的AI解决方案的需求日益增长，我们可以预见各种AI代理间的互操作性将更加突出，使它们能够跨不同平台和数据源无缝协作。

此外，实时学习功能将让代理能够根据用户互动不断改进其回应，从而提高准确性和相关度。最终来看，多代理RAG系统的发展不仅将改变企业应用程序，还将重新定义企业与客户之间的互动方式，提供更个性化和高效的服务。

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原发布于 https://www.singlestore.com 2024年12月3日.