（搜索智能体）LangChain 搜索与智能体集成技术总结

1. 集成方法概述

LangChain 框架提供了多种将搜索/检索功能与智能体集成的方法，主要包括以下几种模式:

1.1 检索工具模式

在这种模式下，检索系统被封装为智能体可以使用的工具。智能体可以根据需要决定何时调用检索工具来获取相关信息。

优势:

智能体可以决定何时使用检索功能
更灵活的交互模式
可以结合其他工具使用

实现方式:

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import FAISS

# 创建检索工具
def search_documents(query: str) -> str:
    retriever = vectorstore.as_retriever()
    docs = retriever.get_relevant_documents(query)
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="文档搜索",
        func=search_documents,
        description="当需要查询知识库中的信息时使用此工具"
    )
]

# 创建智能体
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm=ChatOpenAI(),
    agent="react-docstore",
    verbose=True
)

1.2 预检索增强模式

在这种模式下，系统先执行检索操作，然后将检索结果作为上下文提供给智能体，使智能体能够基于这些信息进行推理和操作。

优势:

智能体始终拥有相关信息
减少额外的API调用
更可控的信息流

实现方式:

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 首先获取相关文档
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

# 创建带上下文的提示
contextual_prompt = f"你有以下参考信息:\n\n{context}\n\n基于这些信息回答问题: {query}"

# 创建智能体
agent = initialize_agent(
    tools,  # 其他工具
    llm=ChatOpenAI(),
    agent="chat-conversational-react-description",
    verbose=True
)

# 执行具有上下文的查询
result = agent.run(contextual_prompt)

1.3 混合模式

混合模式结合了上述两种方法的优点。系统提供基础上下文，同时也允许智能体主动搜索更多信息。

优势:

平衡信息获取和自主性
提供基础信息的同时保留灵活性
适用于复杂查询场景

2. 检索增强生成（RAG）与智能体

2.1 RAG基础组件

RAG系统通常包含以下组件：

文档加载器 (Document Loaders): 从各种来源加载文档
文档转换器 (Document Transformers): 处理和分割文档
文本嵌入模型 (Text Embedding Models): 将文本转换为向量
向量存储 (Vector Stores): 存储和索引文档向量
检索器 (Retrievers): 获取相关文档
大语言模型 (LLMs): 生成最终回答

2.2 RAG与智能体集成架构

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│                 │    │                 │    │                 │
│  文档库/知识库   │───▶│    检索系统     │───▶│    智能体系统   │
│                 │    │                 │    │                 │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
                                                      │
                                                      ▼
                                           ┌─────────────────┐
                                           │                 │
                                           │  工具执行系统   │
                                           │                 │
                                           └─────────────────┘

3. 高级检索技术

3.1 上下文压缩

上下文压缩技术可以提高检索效率，为智能体提供更相关的信息：

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor

# 创建基本检索器
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 创建LLM-based压缩器
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)

# 创建压缩检索器
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_compressor=compressor,
    base_retriever=retriever
)

# 获取压缩后的相关文档
compressed_docs = compression_retriever.get_relevant_documents(query)

3.2 混合检索

混合检索结合关键词和语义搜索，可以提高检索质量：

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever

# 创建向量检索器
vector_retriever = vectorstore.as_retriever()

# 创建关键词检索器
keyword_retriever = create_keyword_retriever()

# 创建集成检索器
ensemble_retriever = EnsembleRetriever(
    retrievers=[vector_retriever, keyword_retriever],
    weights=[0.7, 0.3]
)

# 获取混合检索结果
docs = ensemble_retriever.get_relevant_documents(query)

4. 实用集成模式

4.1 多步检索智能体

多步检索智能体可以执行迭代搜索，找到更精确的信息：

def iterative_retrieval_agent(query):
    # 1. 初始搜索
    initial_docs = retriever.get_relevant_documents(query)
    initial_context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in initial_docs)
    
    # 2. 分析初始结果并生成后续查询
    analysis_prompt = f"基于以下信息，确定还需要查询哪些额外信息来回答问题: '{query}'\n\n{initial_context}"
    follow_up_queries = llm.predict(analysis_prompt).split("\n")
    
    # 3. 执行后续搜索
    all_docs = initial_docs
    for follow_up_query in follow_up_queries:
        if follow_up_query.strip():
            additional_docs = retriever.get_relevant_documents(follow_up_query)
            all_docs.extend(additional_docs)
    
    # 4. 整合所有信息并回答
    final_context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in all_docs)
    final_prompt = f"基于以下所有信息，回答问题: '{query}'\n\n{final_context}"
    
    return llm.predict(final_prompt)

4.2 知识库更新智能体

智能体可以负责维护和更新知识库：

# 知识库更新智能体需要两个主要能力:
# 1. 判断新信息是否应该添加到知识库
# 2. 正确格式化和存储新信息

def knowledge_update_agent(new_information, query=None):
    # 评估信息相关性
    if query:
        relevance_prompt = f"评估以下信息对于问题'{query}'的相关性和重要性(1-10分):\n{new_information}"
        relevance_score = int(llm.predict(relevance_prompt).strip())
        if relevance_score < 7:
            return "信息相关性不足，不添加到知识库"
    
    # 格式化信息
    formatting_prompt = f"将以下信息格式化为结构化知识条目，确保清晰、简洁、完整:\n{new_information}"
    formatted_info = llm.predict(formatting_prompt)
    
    # 添加到知识库
    doc = Document(page_content=formatted_info)
    vectorstore.add_documents([doc])
    
    return "信息已添加到知识库"

5. 搜索增强智能体设计最佳实践

5.1 提示工程

明确指导检索行为: 告诉智能体何时使用检索工具
要求引用来源: 智能体应引用检索到的内容来源
平衡探索与利用: 适当平衡使用已有信息和搜索新信息

5.2 检索优化

查询重写: 使用LLM重写用户查询以优化检索效果
多轮检索: 允许智能体进行多次相关检索
结果过滤: 移除不相关或冗余内容

5.3 架构选择

根据使用场景选择合适的集成架构：

场景	推荐架构	理由
开放域问答	检索工具模式	需要灵活搜索各种信息
知识密集型任务	预检索增强模式	提前提供关键知识
复杂推理任务	混合模式	结合基础知识和动态搜索

6. 实际应用案例

6.1 客户支持智能体

结合产品知识库的客户支持智能体可以：

先从知识库检索产品相关信息
根据需要访问最新政策或特殊情况处理流程
在不确定时提供准确的升级路径

6.2 研究助手

学术研究助手可以：

检索相关学术文献和数据
整合和比较不同来源的信息
生成研究摘要和见解
提供相关研究者或参考资料建议

6.3 代码智能体

代码开发智能体可以：

检索相关API文档和代码示例
根据检索到的最佳实践生成代码
诊断错误并提供解决方案