使用Phidata构建带记忆组件的Agentic RAG系统 - 提升大语言模型应用智能

在利用大语言模型（LLMs）构建应用程序时，响应的质量高度依赖于对用户任务的有效规划和推理能力。尽管传统的检索增强生成（RAG）技术非常强大，但引入Agentic工作流可以显著提升系统处理并响应查询的能力。

本文将指导您如何使用Phidata开源框架构建一个带有记忆组件的Agentic RAG系统，展示如何结合向量数据库（如Qdrant）、嵌入模型和智能代理以获得更优的结果。

学习目标

1. 理解并设计Agentic RAG系统所需组件的架构。
2. 了解如何在Agentic工作流中集成向量数据库和嵌入模型以创建知识库。
3. 学习如何实现记忆组件以提升上下文保留能力。
4. 开发一个能够执行多工具调用并根据用户问题或任务选择适当工具的AI代理。
5. **通过实际案例构建一个文档分析助手代理，该代理能够与知识库中的个人信息交互，并在知识库缺乏上下文时使用DuckDuckGo进行补充。

什么是Agentic RAG？

在AI领域，代理（Agents）是设计用于模拟人类思维和规划能力的组件。代理组件包括：

• 将任务分解为可管理的子任务。
• 智能决策选择使用哪些工具并采取必要行动。
• 推理解决问题的最佳方法。

RAG（检索增强生成）结合了知识检索与LLM的能力。当我们将代理集成到RAG系统中时，我们创建了一个强大的工作流，能够：

• 智能分析用户查询。
• 将用户文档保存在知识库或向量数据库中。
• 为给定用户查询选择适当的知识源或上下文。
• 规划检索和响应生成过程。
• 通过记忆组件保持上下文。

传统RAG与Agentic RAG的关键区别在于决策层，它决定了如何处理每个查询以及如何与工具交互以获取实时信息。

Phidata简介

Phidata是一个开源框架，旨在构建、监控和部署Agentic工作流。它支持配备记忆、知识、工具和推理能力的多模态AI代理。其模型无关的架构确保与各种大语言模型（LLMs）兼容，使开发人员能够将任何LLM转变为功能性AI代理。此外，Phidata允许您使用自带云（BYOC）方法部署代理工作流，提供灵活性和对AI系统的控制。

Phidata的关键功能包括构建协作解决复杂问题的代理团队、用户友好的代理UI（Phidata Playground）以及内置的代理检索增强生成（RAG）和结构化输出支持。该框架还强调监控和调试，提供工具以确保AI应用的健壮性和可靠性。

使用Phidata的代理应用案例

探索基于代理的系统在现实世界应用中的变革力量，利用Phidata增强决策和任务自动化。

1. 财务分析代理：通过集成YFinance等工具，Phidata允许创建能够获取实时股票价格、分析财务数据并总结分析师建议的代理。此类代理通过提供最新的市场洞察，帮助投资者和分析师做出明智决策。

   

2. 网络搜索代理：Phidata还帮助开发能够使用DuckDuckGo、SerpAPI或Serper等搜索工具从网络检索实时信息的代理。这些代理可以通过获取最新数据来回答用户查询，使其在研究和信息收集任务中具有价值。

3. 多模态代理：Phidata还支持多模态能力，使创建能够分析图像、视频和音频的代理成为可能。这些多模态代理可以处理图像识别、文本到图像生成、音频转录和视频分析等任务，提供跨多个领域的多功能解决方案。

实时案例：Agentic RAG

想象一下，您有初创公司的文档，并希望创建一个能够基于该文档回答用户问题的聊天助手。为了使您的聊天机器人更智能，它还需要处理实时数据。通常，回答实时数据查询需要重建知识库或重新训练模型。

这就是代理的用武之地。通过将知识库与代理结合，您可以创建一个Agentic RAG解决方案，不仅提高了聊天机器人检索准确答案的能力，还增强了其整体性能。

代码实现步骤

1. 设置依赖项：安装Phidata、Google Generative AI、Qdrant和DuckDuckGo等库。
2. 初始配置和设置API密钥：设置环境变量并收集运行此案例所需的API凭证。
3. 设置向量数据库Qdrant：初始化Qdrant客户端，提供集合名称、URL和API密钥。
4. 创建知识库：定义代理将从中提取知识的来源，使用Qdrant文档网站URL进行索引。
5. 定义代理：配置LLM（GPT-4）用于响应生成，知识库用于信息检索，SQLite存储系统用于跟踪交互和响应作为记忆。
6. 尝试多个查询：代理准备处理用户查询，通过调用print_response()函数，传递用户查询，代理通过从知识库检索相关信息并处理来响应。

Agentic RAG的优势

1. 增强的推理能力以生成更好的响应。
2. 基于查询上下文的智能工具选择。
3. 记忆集成以提高上下文意识。
4. 更好的规划和任务分解。
5. 与各种数据源的灵活集成。

结论

实施带有记忆组件的Agentic RAG为构建智能知识检索系统和搜索引擎提供了可靠的解决方案。在本文中，我们探讨了什么是代理和RAG，以及如何将它们结合起来。通过Agentic RAG的结合，由于代理的决策能力，查询路由得到了改善。

关键要点

1. 发现Phidata如何通过集成记忆、知识库和动态查询处理来增强AI。
2. 学习如何使用Phidata实现Agentic RAG以进行高效信息检索和自适应响应生成。
3. Phidata数据库提供了仅需30行核心代码的简化实现过程。
4. 记忆组件对于保持上下文和提高响应相关性至关重要。
5. 多个工具（知识库、网络搜索）的集成实现了灵活的信息检索。

常见问题

1. Phidata能否处理多模态任务，它集成了哪些工具？
2. 开发Agentic RAG系统有哪些工具和框架可用？
3. Phidata能否与外部工具和知识库集成？

通过本文的指导，您将能够构建一个强大的Agentic RAG系统，提升大语言模型应用的响应质量和智能决策能力。