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Agentic RAG

Retrieval-Augmented-Generation (RAG) 是“使用大语言模型（LLM）来回答用户查询，但基于从知识库中检索的信息”。它比使用普通或微调的 LLM 具有许多优势：举几个例子，它允许将答案基于真实事实并减少虚构；它允许提供 LLM 领域特定的知识；并允许对知识库中的信息访问进行精细控制。

但是，普通的 RAG 存在一些局限性，以下两点尤为突出：

- 它只执行一次检索步骤：如果结果不好，生成的内容也会不好。
- 语义相似性是以用户查询为参考计算的，这可能不是最优的：例如，用户查询通常是一个问题，而包含真实答案的文档通常是肯定语态，因此其相似性得分会比其他以疑问形式呈现的源文档低，从而导致错失相关信息的风险。

我们可以通过制作一个 RAG agent来缓解这些问题：非常简单，一个配备了检索工具的agent！这个 agent 将 会：✅ 自己构建查询和检索，✅ 如果需要的话会重新检索。

因此，它将比普通 RAG 更智能，因为它可以自己构建查询，而不是直接使用用户查询作为参考。这样，它可以更 接近目标文档，从而提高检索的准确性， HyDE。此 agent 可以 使用生成的片段，并在需要时重新检索，就像 Self-Query。

我们现在开始构建这个系统. 🛠️

运行以下代码以安装所需的依赖包：

    !pip install smolagents pandas langchain langchain-community sentence-transformers rank_bm25 --upgrade -q

你需要一个有效的 token 作为环境变量 `HF_TOKEN` 来调用 Inference Providers。我们使用 python-dotenv 来加载它。

    from dotenv import load_dotenv
    load_dotenv()

我们首先加载一个知识库以在其上执行 RAG：此数据集是许多 Hugging Face 库的文档页面的汇编，存储为 markdown 格式。我们将仅保留 `transformers` 库的文档。然后通过处理数据集并将其存储到向量数据库中，为检索器准备知识库。我们将使用 LangChain 来利用其出色的向量数据库工具。

    import datasets
    from langchain.docstore.document import Document
    from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
    from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

    knowledge_base = datasets.load_dataset("m-ric/huggingface_doc", split="train")
    knowledge_base = knowledge_base.filter(lambda row: row["source"].startswith("huggingface/transformers"))

    source_docs = [
        Document(page_content=doc["text"], metadata={"source": doc["source"].split("/")[1]})
        for doc in knowledge_base
    ]

    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=500,
        chunk_overlap=50,
        add_start_index=True,
        strip_whitespace=True,
        separators=["\n\n", "\n", ".", " ", ""],
    )
    docs_processed = text_splitter.split_documents(source_docs)

现在文档已准备好。我们来一起构建我们的 agent RAG 系统！ 👉 我们只需要一个 RetrieverTool，我们的 agent 可以利用它从知识库中检索信息。

由于我们需要将 vectordb 添加为工具的属性，我们不能简单地使用带有 `@tool` 装饰器的简单工具构造函数：因此我们将遵循 tools 教程 中突出显示的高级设置。

    from smolagents import Tool

    class RetrieverTool(Tool):
        name = "retriever"
        description = "Uses semantic search to retrieve the parts of transformers documentation that could be most relevant to answer your query."
        inputs = {
            "query": {
                "type": "string",
                "description": "The query to perform. This should be semantically close to your target documents. Use the affirmative form rather than a question.",
            }
        }
        output_type = "string"

        def __init__(self, docs, **kwargs):
            super().__init__(**kwargs)
            self.retriever = BM25Retriever.from_documents(
                docs, k=10
            )

        def forward(self, query: str) -> str:
            assert isinstance(query, str), "Your search query must be a string"

            docs = self.retriever.invoke(
                query,
            )
            return "\nRetrieved documents:\n" + "".join(
                [
                    f"\n\n===== Document {str(i)} =====\n" + doc.page_content
                    for i, doc in enumerate(docs)
                ]
            )

    retriever_tool = RetrieverTool(docs_processed)

BM25 检索方法是一个经典的检索方法，因为它的设置速度非常快。为了提高检索准确性，你可以使用语义搜索，使用文档的向量表示替换 BM25：因此你可以前往 MTEB Leaderboard 选择一个好的嵌入模型。

现在我们已经创建了一个可以从知识库中检索信息的工具，现在我们可以很容易地创建一个利用这个 `retriever_tool` 的 agent！此 agent 将使用如下参数初始化：

- `tools`：代理将能够调用的工具列表。
- `model`：为代理提供动力的 LLM。

我们的 `model` 必须是一个可调用对象，它接受一个消息的 list 作为输入，并返回文本。它还需要接受一个 stop_sequences 参数，指示何时停止生成。为了方便起见，我们直接使用包中提供的 `HfEngine` 类来获取调用 Hugging Face 的 Inference API 的 LLM 引擎。

接着，我们将使用 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 作为 llm 引 擎，因为：

- 它有一个长 128k 上下文，这对处理长源文档很有用。
- 它在 HF 的 Inference API 上始终免费提供！

Note: 此 Inference API 托管基于各种标准的模型，部署的模型可能会在没有事先通知的情况下进行更新或替换。了解更多信息，请点击这里。

    from smolagents import InferenceClientModel, CodeAgent

    agent = CodeAgent(
        tools=[retriever_tool], model=InferenceClientModel(model_id="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"), max_steps=4, verbose=True
    )

当我们初始化 CodeAgent 时，它已经自动获得了一个默认的系统提示，告诉 LLM 引擎按步骤处理并生成工具调用作为代码片段，但你可以根据需要替换此提示模板。接着，当其 `.run()` 方法被调用时，代理将负责调用 LLM 引擎，并在循环中执行工具调用，直到工具 `final_answer` 被调用，而其参数为最终答案。

    agent_output = agent.run("For a transformers model training, which is slower, the forward or the backward pass?")

    print("Final output:")
    print(agent_output)

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