RAG 多文档代理 (Multi-Document Agent)架构

多文档代理 (Multi-Document Agent) 系统详解

多文档代理是一种先辈的检索增强生成(RAG)架构，它采用分层设计来处理多个范畴或文档集的查询。这种系统特别实用于处理大规模、多范畴的知识库，能够提高检索精度和回答质量。
核心组件

1. 文档级查询引擎

每个文档级查询引擎专注于一个特定范畴或文档集：

• 独立向量索引：为每个文档或文档集创建专用的向量数据库
  
• 专业化检索策略：针对特定范畴文档的特点优化检索算法
  
• 范畴特定的上下文处理：更正确地明确文档内的专业术语和概念
  
• 文档内部相关性排序：在单一文档或文档集内评估和排序检索结果
  

2. 顶层调和代理

调和代理在系统中扮演"指挥官"脚色：

• 查询分析：分析用户查询的意图和范畴
  
• 路由决策：决定将查询发送到哪个(或哪些)文档级查询引擎
  
• 结果整合：将多个文档引擎的结果合并成一个连贯的答案
  
• 元信息维护：维护关于各文档引擎专长范畴的知识
  

工作流程

• 用户提交查询
  
• 顶层调和代理分析查询内容
  
• 调和代理决定相关的文档集或范畴
  
• 查询被路由到相应的文档级查询引擎
  
• 文档级引擎在其专属索引中检索信息
  
• 检索结果返回给调和代理
  
• 调和代理整合、去重和构造信息
  
• 生成同一、连贯的回答
  

优势

• 镌汰干扰：避免不相关文档的噪音
  
• 提高正确度：专业化引擎更相识其范畴文档
  
• 支持混合检索策略：不同范畴可使用不同的检索方法
  
• 可扩展性：轻松添加新的文档集和范畴
  
• 低落计算成本：只在相关文档集上实行检索
  

实现思量

路由策略

• 基于嵌入的路由：根据查询向量与文档集描述向量的相似度
  
• 规则基础路由：基于关键词或预界说范畴分类
  
• 多阶段路由：先大略分类，再精致路由
  
• 混合路由：联合多种路由策略
  

结果合并策略

• 基于相关性排序：根据检索结果与查询的相关性排序
  
• 基于权重合并：为不同文档引擎的结果分配权重
  
• 互补合并：识别和保留互补信息
  
• 冲突办理：处理文档间可能的信息冲突
  

应用场景

• 企业知识库：不同部门或产品线的文档
  
• 学术研究：跨学科研究需要查询多个范畴
  
• 法律文献：不同法律范畴的法规和判例
  
• 技能支持：多产品线的技能文档
  
• 医疗信息系统：不同专科的医学知识
  

多文档代理系统是传统RAG的进化升级，通过分层设计有用处理大规模、多范畴的知识库，提供更正确、更有条理的回答。
多文档代理系统的详细实现方案

技能栈选择

基础框架

• LangChain/LlamaIndex：用于构建RAG流程和组件连接
  
• FastAPI：构建系统API接口
  
• Celery：处理异步任务队列
  
• Redis：缓存常见查询和中间结果
  

向量数据库

• Pinecone/Weaviate：主要向量存储
  
• FAISS：轻量级本地向量索引选项
  
• Milvus：大规模向量数据管理
  

语言模型

• OpenAI GPT-4/Claude 3：主要生成和明确组件
  
• Embedding模型：text-embedding-3-large或BAAI/bge-large-zh等
  

系统架构详细设计

1. 数据预处理与索引管理模块

1. class DocumentProcessor:
2.     def __init__(self, chunking_strategy):
3.         self.chunking_strategy = chunking_strategy
4.         
5.     def process(self, document):
6.         # 文档清洗
7.         cleaned_doc = self._clean_document(document)
8.         # 文档分块
9.         chunks = self._chunk_document(cleaned_doc)
10.         # 元数据提取
11.         chunks_with_metadata = self._extract_metadata(chunks)
12.         return chunks_with_metadata
13.         
14.     def _clean_document(self, document):
15.         # 移除不必要的格式、标点符号规范化等
16.         pass
17.         
18.     def _chunk_document(self, document):
19.         # 根据chunking_strategy进行文档分块
20.         # 可以是固定大小、语义分块或混合策略
21.         pass
22.         
23.     def _extract_metadata(self, chunks):
24.         # 提取每个块的关键信息作为元数据
25.         pass
28. class IndexManager:
29.     def __init__(self, vector_db_client, embedding_model):
30.         self.vector_db = vector_db_client
31.         self.embedding_model = embedding_model
32.         
33.     def create_index(self, domain_name, schema):
34.         # 为特定领域创建新的向量索引
35.         pass
36.         
37.     def index_documents(self, domain_name, processed_chunks):
38.         # 将处理后的文档块索引到对应领域的向量数据库
39.         embeddings = self.embedding_model.embed_documents([chunk.text for chunk in processed_chunks])
40.         records = [{
41.    
42.             'id': chunk.id,
43.             'embedding': embedding,
44.             'text': chunk.text,
45.             'metadata': chunk.metadata
46.         } for chunk, embedding in zip(processed_chunks, embeddings)]
47.         
48.         self.vector_db.upsert(domain_name, records)
49.         
50.     def update_index(self, domain_name, new_chunks):
51.         # 更新现有索引中的文档
52.         pass
53.         
54.     def delete_from_index(self, domain_name, chunk_ids):
55.         # 从索引中删除特定文档
56.         pass

复制代码

2. 文档级查询引擎实现

1. class DocumentQueryEngine:
2.     def __init__(self, domain_name, vector_db_client, embedding_model, llm, retrieval_config):
3.         self.domain_name = domain_name
4.         self.vector_db = vector_db_client
5.         self.embedding_model = embedding_model
6.         self.llm = llm
7.         self.retrieval_config = retrieval_config
8.         # 领域特定的提示模板
9.         self.prompt_template = self._load_domain_prompt()
10.         
11.     def _load_domain_prompt(self):
12.         # 加载针对该领域优化的提示模板
13.         pass
14.         
15.     def search(self, query, top_k=5):
16.         # 将查询转换为向量
17.         query_embedding = self.embedding_model.embed_query(query)
18.         
19.         # 在向量数据库中搜索
20.         search_params = {
21.    
22.             'top_k': top_k,
23.             **self.retrieval_config.get_search_params()  # 领域特定的检索参数
24.         }
25.         
26.         results = self.vector_db.search(
27.             collection_name=self.domain_name,
28.             query_vector=query_embedding,
29.             **search_params
30.         )
31.         
32.         # 返回检索结果
33.         return self._post_process_results(results, query)
34.         
35.     def _post_process_results(self, results, query):
36.         # 领域特定的后处理，如重新排序、过滤等
37.         # 可能包括基于特定领域知识的结果优化
38.         processed_results = []
39.         
40.         for result in results:
41.             # 添加领域特定的相关性计算
42.             relevance = self._calculate_domain_relevance(result, query)
43.             processed_results.append({
44.    
45.                 'content': result['text'],
46.                 'metadata': result['metadata'],
47.                 'relevance': relevance
48.             })
49.             
50.         # 按领域特定相关性排序
51.         processed_results.sort(key=lambda x: x['relevance'], reverse=True)
52.         return processed_results
53.         
54.     def _calculate_domain_relevance(self, result, query):
55.         # 计算结果在该特定领域内与查询的相关性
56.         # 可能使用领域特定的相关性公式
57.         pass
58.         
59.     def generate_answer(self, query, search_results):
60.         # 根据检索结果生成针对该领域的回答
61.         context = self._format_context(search_results)
62.         prompt = self.prompt_template.format(query=query, context=context)
63.         
64.         response = self.llm.generate(prompt)
65.         return {
66.    
67.             'answer': response,
68.             'sources': [r['metadata'] for r in search_results],
69.             'domain': self.domain_name
70.         }
71.         
72.     def _format_context(self, search_results):
73.         # 将搜索结果格式化为LLM可用的上下文
74.         pass

复制代码

3. 顶层调和代理实现

1. class CoordinatorAgent:
2.     def __init__(self, router, query_engines, llm, config):
3.         self.router = router
4.         self.query_engines = query_engines  # 各领域的文档查询引擎字典
5.         self.llm = llm
6.         self.config = config
7.         
8.     async def process_query(self, query):
9.         

复制代码

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