We Built an Alternative to Vector RAG for AI Agent Memory
4 hours ago
- Agentic RAG将检索视为代理可以调用、评估和重复的工具，摆脱了固定的检索后生成流程。
- 传统RAG使用固定序列：嵌入查询、搜索向量数据库、检索片段、生成答案；而agentic RAG允许代理决定何时以及如何检索。
- 固定向量RAG的局限性包括分块破坏文档结构、嵌入衡量相似性而非业务相关性、以及单一的检索调用不足。
- 向量数据库和嵌入并未过时，而是成为众多工具之一，针对特定任务选择使用，而非必需的基础设施。
- 基于向量的RAG的替代方案包括结构化提取、直接文档查询、多文档处理、SQL、知识图谱和API。
- 文档代理的实用架构具有多个层次：格式感知提取、文档操作、代理推理和业务操作。
- Agentic RAG正在成为需要动态上下文、多步推理和工具编排的复杂工作流的默认模式。
- 常见错误包括将每个文档问题视为语义搜索、过早构建向量数据库以及忽略文档间的关系。
- 未来是一个工具驱动的信息层，结合了提取、处理、搜索、SQL、API、图谱和人工审查，仅在适当时使用向量。