•2025年10月
ai-systems

Design of Multi-Hop Agent Pipelines Replacing RAG

Design multi-hop agent pipelines to replace RAG for complex queries, leveraging expanded context windows for direct reasoning over full documents without chunked retrieval overhead.

在人工智能系统中，检索增强生成（RAG）技术曾是处理知识密集型任务的主流方案，但随着大型语言模型（LLM）上下文窗口的扩展和代理（Agent）架构的成熟，RAG 的局限性日益凸显。特别是对于复杂查询，这些查询往往涉及多跳推理（multi-hop reasoning），如从多个文档中逐步提取并合成信息，传统的 RAG 通过文档分块和向量检索引入了不必要的开销，包括检索噪声、上下文碎片化和延迟增加。本文将探讨如何设计多跳代理管道来取代 RAG，利用扩展的上下文窗口实现对全文档的直接推理，从而简化流程并提升性能。

RAG 的局限与代理范式的兴起

RAG 的核心在于将外部知识库的检索结果注入到 LLM 的提示中，以减少幻觉（hallucination）。然而，在处理复杂查询时，RAG 面临挑战：文档分块可能导致关键上下文丢失，多跳查询需要多次检索迭代，增加了计算成本和错误累积。根据行业观察，RAG 在简单事实检索上高效，但在需要跨文档推理的任务中，准确率往往下降 20% 以上。更重要的是，随着 LLM 如 GPT-4o 或 Claude 3.5 的上下文窗口扩展到 128k 或甚至 1M tokens，加载整个文档进行直接推理变得可行，这“埋葬”了 RAG 的必要性。

代理架构的出现进一步“杀死”了 RAG。代理是自主的 AI 系统，能够通过工具调用（如搜索、计算）进行多步规划和执行。多跳代理管道特别适合复杂查询，例如用户询问“某公司 2024 年财报中，AI 投资如何影响供应链优化？”这需要先检索财报、再分析投资细节、最后推理供应链影响。不同于 RAG 的单次检索，代理可以动态调整路径，避免了预定义的 chunking 开销。

多跳代理管道的设计原则

设计多跳代理管道时，应遵循模块化、可观测性和容错原则。首先，定义代理的核心组件：规划器（Planner）、执行器（Executor）和合成器（Synthesizer）。规划器使用 LLM 生成任务分解，例如将复杂查询拆分为 3-5 个子任务；执行器调用工具进行检索或计算；合成器整合结果并验证一致性。

利用扩展上下文窗口的关键是避免不必要的分块。传统 RAG 使用 512-1024 tokens 的 chunks，但现在可以直接加载 50k+ tokens 的全文档到上下文。这要求优化输入：预处理文档以去除冗余（如使用摘要工具压缩非核心部分），并设置上下文预算，例如总窗口 100k tokens 中，分配 70% 给文档、20% 给历史对话、10% 给指令。

证据显示，这种直接推理方法在基准测试如 HotpotQA 上，代理准确率可达 85%，高于 RAG 的 72%。Nicolas Bustamante 在其分析中指出，代理通过迭代工具调用取代了 RAG 的静态检索，标志着范式转变。

工程化参数与落地配置

要实现高效的多跳代理管道，需要细化参数设置。以下是可操作的配置指南：

  1. 上下文窗口管理：

    • 选择 LLM：优先支持大窗口的模型，如 Gemini 1.5（1M tokens）或 Llama 3.1（128k）。
    • 阈值设置：如果文档总长超过窗口 80%，启用动态压缩（e.g., 使用 LLM 总结非关键段落）。参数：compression_ratio = 0.3，确保保留核心实体。
    • 溢出处理：若上下文超限，使用滑动窗口或优先级队列，仅保留高相关性部分（基于 TF-IDF 分数 > 0.5）。

  2. 多跳迭代控制：

    • Hop 限制：最大 5 跳，避免无限循环。每个跳的 timeout = 30 秒。
    • 工具集成：使用 LangChain 或 LlamaIndex 的 AgentExecutor，支持自定义工具如 WebSearch 或 DocumentLoader。示例工具链：先 SemanticSearch（向量检索），后 ReasoningTool（LLM 推理）。
    • 错误恢复：如果单跳失败，重试 2 次；全局回滚到 RAG 作为 fallback，当代理置信度 < 0.7 时（通过自评提示计算）。

  3. 性能优化与监控：

    • Latency 目标：端到端 < 10 秒 for 3-hop 查询。通过并行工具调用减少串行延迟。
    • 成本控制：大上下文下，token 消耗可达 RAG 的 2-3 倍。设置预算：每日 1M tokens，超出时降级到小窗口模型。
    • 监控点：日志代理决策树（e.g., 使用 Weights & Biases 记录每个 hop 的输入/输出）；准确率指标（人工标注 10% 查询）；幻觉检测（对比 ground truth，阈值 < 5%）。

落地清单：

  • 步骤 1：搭建环境。安装 LangChain，配置 API key。创建知识库（e.g., Pinecone 向量存储，但仅用于初始检索）。
  • 步骤 2：定义提示模板。规划器提示："分解查询为子任务，每个任务指定工具。" 执行器："使用工具获取信息，避免假设。"
  • 步骤 3：测试管道。在模拟数据集上运行 100 个多跳查询，调优 hop 数和窗口大小。
  • 步骤 4：部署与迭代。使用 Docker 容器化，集成到应用中；每周审视日志，调整参数如增加 hop 限制如果准确率低。

风险与回滚策略

尽管优势明显，多跳代理仍存风险：代理可能陷入循环或产生不一致推理。缓解措施包括严格的 hop 计数器和验证层（e.g., 最终输出前用另一个 LLM 校验）。回滚策略：如果代理失败率 > 10%，切换到混合模式——首先生成代理计划，若超 3 跳则 fallback 到 RAG。

在实际项目中，这种迁移已在企业搜索和法律文档分析中证明有效。例如，一家科技公司通过代理管道将查询响应时间从 15 秒降至 7 秒，准确率提升 15%。总之，多跳代理管道代表了从检索依赖到推理主导的转变，利用大上下文窗口消除 RAG 的 overhead，为复杂查询提供更 robust 的解决方案。

（字数统计：约 1050 字）