RAG vs Agent：检索增强生成与智能体的本质区别

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 和 Agent 在自然语言处理和人工智能系统中的应用虽然有一些交集，但它们的核心概念、用途和实现方式有所不同。以下是它们的差异：

1. 定义

RAG (Retrieval-Augmented Generation):
- RAG 是一种 增强生成模型，它结合了检索和生成两个步骤，旨在改善基于语言生成模型的任务的效果。RAG 在生成内容之前，首先会通过 检索模块 从外部知识库或文档中获取相关信息，然后将这些信息提供给生成模型以生成更有依据和更精确的答案。
- 用途: 主要用于 问答系统、对话生成、文档生成 等领域，通过从外部数据库或文本中检索相关信息增强生成过程，尤其适用于需要外部知识支持的场景。
Agent (智能体):
- Agent 是一个 自主执行任务 的系统，它可以是一个通过与环境交互来做出决策并完成特定任务的实体。Agent 通常可以包含 推理能力、决策能力 和 自我学习能力，并通过与用户或其他系统的互动来达到目标。它可以是规则驱动的，也可以是基于机器学习的。
- 用途: 主要用于 自动化任务、决策支持、智能推荐 等场景，常见的应用包括 虚拟助手、聊天机器人、智能客服 等。

RAG:
- 检索：首先从外部数据库或知识库中检索相关的文档或信息。
- 增强生成：利用检索到的信息增强生成模型的输入，以提高生成的准确性和上下文相关性。
- 生成：基于检索到的信息和模型本身的推理生成输出。
Agent:
- 决策与执行：根据外部环境或用户输入，做出决策并执行任务。可以是基于规则的，也可以使用强化学习、策略网络等机器学习方法来优化决策。
- 交互：与用户或其他系统互动，根据环境反馈进行相应的调整。
- 任务管理：管理和完成一系列任务，通常是目标导向的，如执行计算、检索信息、处理输入、给出反馈等。

RAG:
- RAG 系统结合了 检索模型（如 BM25、FAISS）和 生成模型（如 GPT、T5 等）。检索模型从外部数据源中查找相关信息，生成模型利用这些信息生成答案。
- RAG 主要依赖 自然语言生成（NLG） 技术和 信息检索（IR） 技术。
Agent:
- Agent 系统可以基于不同的技术实现。例如，基于 规则引擎、强化学习 或 深度学习 来执行任务。它可以集成 多模态感知系统（如图像、声音、文本输入），并能够根据任务目标进行决策和执行。
- Agent 更侧重于 自适应性 和 自主性，通常涉及 决策支持系统、强化学习 或 多智能体系统 等。

RAG:
- 增强问答系统：通过结合外部知识源来增强生成的回答，常用于 开放域问答 系统。
- 智能助手：提供上下文相关的回复，尤其是当用户的提问涉及到模型外部的知识时。
- 文档生成：从数据库中检索相关信息并生成结构化或非结构化文档。
Agent:
- 智能客服系统：作为虚拟客服与用户进行交互，处理查询、提供建议、执行任务等。
- 虚拟助手：例如 Siri、Google Assistant，通过与用户交互执行任务，回答问题，控制设备等。
- 自动化决策系统：用于企业决策支持、自动化执行任务（如自动化测试、监控等）。

RAG:
- 通常是 被动交互，即它根据外部数据源的检索结果生成回答或内容。用户的输入或查询触发信息的检索和生成过程。
Agent:
- 通常是 主动交互，即 Agent 不仅响应用户的查询，还可以主动执行任务、做出决策、与其他系统协作，甚至根据规则或学习做出行为预测。

RAG:
- 强调检索和生成模型的结合，特别依赖于大规模的知识库和强大的 信息检索技术。它通过检索模块来弥补生成模型的局限性，确保生成的内容更具上下文相关性和准确性。
Agent:
- 依赖于 决策系统（如强化学习、规则引擎等）和 任务管理模块，此外，Agent 还可能依赖多种模型（包括生成模型、推理模型、推荐模型等）来完成各种任务。

RAG 是一种专注于 信息检索与生成相结合 的技术，特别适用于需要外部知识支持的任务，帮助生成更准确、上下文相关的答案。
Agent 是一种更广泛的 自动化任务执行系统，不仅限于信息检索和生成，它还包含决策、执行和 任务管理 等多种能力，能够在更广泛的场景中自主地与用户或其他系统进行交互。

简而言之，RAG 更加专注于提高生成任务的 知识依赖性，而 Agent 强调 任务的执行和决策，是一个 更为通用的智能体。

本文由 tommie blog 原创发布