LLM, RAG, Agent及其关系

本篇博客由谷歌的Jules生成

前言

近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其中大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）是三个备受关注的核心概念。它们不仅各自展现出强大的能力，而且相互关联，共同推动着AI技术向更智能、更实用的方向发展。本文将详细介绍这三个概念，并探讨它们之间的紧密联系。

大型语言模型 (LLM)

定义和基本概念

大型语言模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，其特点是拥有海量的参数（通常达到数十亿甚至数万亿级别）并在大规模文本数据上进行训练。LLM的核心目标是理解和生成人类语言。

主要能力

LLM展现出多种令人印象深刻的能力，主要包括：

• 文本生成：能够根据输入的提示（prompt）生成连贯、相关的文本内容，例如撰写文章、邮件、诗歌、代码等。
• 语义理解：能够理解文本的含义，包括识别实体、关系、情感、意图等。
• 问答：能够回答用户提出的各种问题，包括事实性问题、推理问题等。
• 翻译：能够将文本从一种语言翻译成另一种语言。
• 文本摘要：能够将长文本的核心内容概括成简短的摘要。
• 对话：能够与用户进行多轮对话，保持上下文连贯性。

常见的例子

• GPT系列 (Generative Pre-trained Transformer)：由OpenAI开发，是目前最知名的LLM系列之一，例如GPT-3, GPT-3.5, GPT-4。
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：由Google开发，是一种基于Transformer的预训练模型，主要用于理解任务。
• LLaMA (Large Language Model Meta AI)：由Meta AI发布，是一个开源的大型语言模型系列。
• Claude系列：由Anthropic开发，注重AI的安全性和可控性。

局限性

尽管LLM能力强大，但也存在一些固有的局限性：

• 知识截止 (Knowledge Cutoff)：LLM的知识来源于其训练数据，训练完成后，模型内部的知识就不会再更新。因此，它们通常不了解训练数据截止日期之后发生的事件或信息。
• 幻觉 (Hallucination)：LLM有时会生成看似合理但实际上是虚假或不准确的信息，这种现象被称为“幻觉”。
• 缺乏真实世界的 grounding：LLM主要通过文本学习，缺乏与物理世界的直接交互和理解。
• 计算资源消耗大：训练和部署大型LLM需要巨大的计算资源和能源。
• 偏见和安全性问题：训练数据中可能存在的偏见会被LLM学习并放大，同时也可能生成有害或不安全的内容。

检索增强生成 (RAG)

定义和核心思想

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）是一种将信息检索（Retrieval）与文本生成（Generation）相结合的技术框架。其核心思想是在LLM生成文本之前，先从一个外部知识库中检索相关的最新信息，并将这些信息作为上下文（context）提供给LLM，从而指导LLM生成更准确、更相关、更及时的内容。

为什么需要RAG（解决LLM的局限性）

RAG的出现主要是为了解决LLM的一些关键局限性，特别是：

• 知识截止：通过引入外部知识库，RAG可以为LLM提供最新的信息，克服其知识截止的问题。
• 幻觉：通过提供相关的、基于事实的上下文，RAG可以显著减少LLM产生幻觉的可能性，提高生成内容的可信度。
• 领域适应性：对于特定领域的知识，RAG可以通过连接到该领域的专业数据库来增强LLM在该领域的表现，而无需对LLM本身进行重新训练。
• 可解释性和可追溯性：RAG检索到的信息可以作为LLM生成内容的依据，使得生成结果更具可解释性，并且可以追溯到信息来源。

RAG的工作流程

RAG 工作流程示意图:

RAG系统通常包含以下三个主要步骤：

1. 检索 (Retrieve)：当用户提出一个查询或提示时，RAG系统首先使用一个检索器（Retriever）从外部知识库（例如向量数据库、文本语料库、API等）中查找与查询最相关的信息片段。
2. 增强 (Augment)：检索到的信息片段会与用户的原始查询或提示合并，形成一个增强的提示（augmented prompt）。
3. 生成 (Generate)：增强的提示被输入到LLM中，LLM基于原始查询和检索到的上下文信息生成最终的回复。

RAG的优势

• 提高准确性和事实性：通过引入外部知识，减少幻觉。
• 增强知识的时效性：能够获取最新的信息。
• 降低训练成本：无需为获取新知识而频繁重新训练LLM。
• 提高透明度和可信度：可以追溯信息来源。
• 领域专业化：更容易适应特定领域的知识需求。

智能体 (Agent)

定义和基本组成

智能体（Agent）是一种能够感知其环境、进行思考和规划，并采取行动以实现特定目标的计算实体。在当前的AI语境下，AI Agent通常以一个强大的LLM作为其核心“大脑”，并辅以其他关键组件：

AI Agent 组件示意图:

• LLM (大脑)：作为Agent的核心，负责理解用户指令、进行常识推理、制定计划、甚至生成行动指令。
• 工具使用 (Tool Use)：Agent可以被赋予使用各种外部工具的能力，例如搜索引擎、计算器、代码解释器、API接口等。这使得Agent能够获取LLM本身不具备的信息或执行LLM无法完成的操作。
• 规划能力 (Planning)：Agent能够将复杂的目标分解为一系列可执行的子任务，并制定行动计划。这可能涉及到多步推理和决策。
• 记忆 (Memory)：Agent可以拥有短期记忆（用于跟踪当前任务的上下文）和长期记忆（用于存储过去的经验和知识，以便在未来任务中复用）。
• 感知 (Perception)：虽然目前主要基于文本，但未来的Agent可能会拥有更丰富的感知能力，例如处理图像、音频等多模态信息。

Agent与LLM的区别

虽然Agent的核心通常是LLM，但两者之间存在关键区别：

简单来说，LLM更像是一个强大的语言处理引擎，而Agent则是一个更完整的、具有自主行动能力的系统。

Agent的工作模式（例如：ReAct框架）

Agent的工作模式多种多样，其中一个有影响力的框架是ReAct (Reason and Act)。ReAct框架的核心思想是让LLM通过交错的“思考（Reasoning）”和“行动（Acting）”步骤来完成任务：

1. 思考 (Reason)：LLM分析当前任务和已有信息，生成一个对当前情况的理解和下一步行动的计划（例如，我需要查找X信息，我应该使用搜索引擎工具）。
2. 行动 (Act)：LLM根据思考结果，决定调用哪个工具以及如何调用（例如，生成调用搜索引擎API的请求，查询关键词X）。
3. 观察 (Observe)：Agent执行行动（例如，调用工具）并获取结果（例如，搜索引擎返回的结果）。
4. 迭代：Agent将观察到的结果作为新的信息，再次进入思考步骤，评估当前进展，调整计划，并决定下一步的行动。这个循环会一直持续，直到任务完成或达到某个停止条件。

ReAct框架使得Agent能够进行更复杂的推理、使用工具获取外部信息、并根据环境反馈动态调整其行为。

Agent的应用场景

Agent的潜在应用场景非常广泛，包括：

• 个人助理：管理日程、发送邮件、预订服务等。
• 自动化任务执行：例如自动化软件测试、数据录入、客户服务等。
• 复杂问题解决：例如进行科学研究、市场分析、故障诊断等。
• 交互式娱乐：例如在游戏中扮演更智能的NPC（非玩家角色）。
• 教育和培训：提供个性化的学习辅导。
• 机器人控制：赋予机器人更强的自主导航和操作能力。

LLM, RAG, Agent之间的关系

LLM、RAG和Agent三者之间存在着密切且层层递进的关系：

• LLM是基础：LLM提供了核心的自然语言理解、生成和一定程度的推理能力。它是RAG和Agent实现其功能不可或缺的基石。没有LLM强大的语言能力，RAG无法有效地将检索到的信息融入生成过程，Agent也无法理解指令、进行规划和与工具交互。

• RAG是LLM的一种增强应用模式：RAG可以看作是LLM在特定应用场景下的一种“插件”或“增强模块”。它通过引入外部知识库，有效地缓解了LLM知识陈旧和容易产生幻觉的问题，使得LLM在需要准确、及时信息的任务中表现更佳。RAG本身并不改变LLM的核心架构，而是优化了LLM获取和利用信息的方式。

• Agent是更高级的系统，LLM是其核心，RAG可作为其工具：Agent代表了更进一步的AI系统形态。它以LLM为“大脑”，但不仅仅局限于语言处理。Agent被赋予了更强的自主性、规划能力和执行能力，可以通过使用各种工具（包括RAG）与外部世界进行交互，以完成复杂的目标。

  • LLM for Agent: Agent利用LLM进行理解、推理、规划和决策。
  • RAG for Agent: RAG可以作为Agent获取外部知识的一种重要工具。当Agent需要回答基于特定文档的问题，或者需要获取LLM训练数据之外的最新信息时，它可以调用RAG系统来检索相关内容，并将这些内容用于后续的思考和行动。

LLM, RAG, Agent 关系示意图:

协同工作

三者可以协同工作，构建出功能更强大、更可靠的AI应用：

1. 用户向Agent提出一个复杂请求。
2. Agent的LLM核心解析请求，并制定一个行动计划。
3. 在计划的某个步骤中，Agent可能意识到需要一些其内部知识库或LLM本身不具备的最新信息。
4. 此时，Agent可以调用RAG系统（作为其工具箱中的一个工具）。
5. RAG系统从指定的外部知识源中检索相关信息。
6. 检索到的信息返回给Agent，并由Agent的LLM核心整合这些信息，用于生成更准确的回复或指导下一步行动。
7. Agent继续执行计划，可能调用其他工具，最终完成用户请求。

通过这种方式，LLM提供了基础的智能，RAG确保了信息的准确性和时效性，而Agent则将这些能力整合起来，赋予AI系统在更广泛场景下自主行动和解决问题的能力。

总结

LLM、RAG和Agent是当前AI发展中的三个关键技术。LLM作为强大的语言处理引擎奠定了基础；RAG通过外部知识增强了LLM的事实性和时效性；而Agent则代表了更高级的AI形态，以LLM为核心，具备规划、工具使用和自主行动的能力。理解它们各自的特点以及相互之间的协同关系，对于把握未来AI技术的发展趋势和应用前景至关重要。随着这些技术的不断成熟和融合，我们有理由期待更加智能和强大的AI应用的出现。

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