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代理式檢索增強生成(Agentic RAG):何時需要再查一次

代理式檢索增強生成讓模型參與檢索決策,依問題與已找到的證據選擇資料來源、改寫查詢或繼續補查。本文採用 LangGraph 文件中的具體流程,以比較場地借用條件示範它和固定式 RAG 的差別,並說明停止條件、權限、查詢紀錄及成本控制。讀完能判斷任務需要動態探索,還是用可預測的固定流程就足夠。

更新日期: 閱讀時間約 7 分鐘

問題、檢索與證據檢查形成可重試的迴圈,證據足夠時另一路徑輸出答案
圖片:Mokaair (© Mokaair)

代理式檢索增強生成,英文 Agentic RAG,通常指由模型在流程中決定何時搜尋、去哪裡搜尋,以及取得資料後是否還需補查的 RAG 系統。它延伸的是檢索決策,不代表資料自動變正確,也不必然需要多個代理。一次能回答的問題仍可只查一次;只有發現缺口時,才有理由增加步驟。

這個名稱沒有單一公認的演算法規格。本篇採 LangGraph 官方教學的可操作意義:模型可以選擇呼叫檢索工具,流程檢查段落相關性,必要時改寫問題,再生成回答。Self-RAG 論文也是研究按需檢索與自我檢查,但它訓練特定的反思 token 機制,不能把所有 Agentic RAG 都說成 Self-RAG。

主動決定下一個查詢

固定式 RAG 常把使用者問題送進既定檢索器,再把找到的內容交給生成器。代理式流程則容許模型依中間結果改變後續行動。例如原問題包含兩個活動場地,第一次找到場地介紹後,模型發現缺少裝置規則,便再向規章索引查詢。這裡的價值在於根據證據缺口補資料,而不是讓模型反覆重述自己已知的內容。

工程上要把可以自由決定的地方說清楚。模型可以選擇查詢文字與受允許的資料來源,但讀取權限、最多執行多久、哪些錯誤應中止,仍由應用程式控制。把模型決定直接當成完整流程規格,會讓一個簡單問答變成難以預估的探索任務。代理的彈性與程式的限制是同時需要的設計條件。

從證據缺口回到檢索

一個可理解的迴圈包括:列出待回答的子問題、選工具取資料、檢查新資料能支持哪些主張,最後決定回答、補查或停止。相關性檢查回答的是「這段有沒有談到問題」,充分性檢查則是「已經足夠作結論嗎」。一份場地介紹可能高度相關,卻沒有容納人數,兩種檢查不能混在一起。

停止條件最好與任務一起設定。若所有必要欄位已有來源,可以生成比較;若資料互相矛盾,應揭露衝突;若查詢持續只得到同一份文件,可以停止並列出欠缺項目。成功並不是直到模型說「我很有把握」,而是讀者事先要求的資訊已有依據。工具失敗也要保留失敗狀態,不能把連線錯誤誤寫成查無資料。

檢索取得證據後檢查是否充分,充分則回答,不足則改寫查詢回到檢索,無法補足時停止
回到檢索的箭頭需要理由;停止不必等於回答完整。 · 圖片:Mokaair (© Mokaair)

示範:比較社群活動場地

假設輸入是「比較河畔教室和山城會館,哪些適合需要投影與無障礙入口的讀書會?」這是虛構教學情境。第一次檢索可取得兩個場地的裝置表,其中河畔教室有投影裝置,山城會館只有空間照片。代理應識別山城缺裝置證據,再查借用手冊;入口條件則到場地配置或官方說明查,不能從照片猜測。

預期輸出是一份逐項比較:投影是否提供、入口是否符合題目需求、各欄的來源,以及仍需向管理單位確認的事項。若手冊只寫「可提供輔助」,不足以證明特定入口可用,應標示未確認。這時多一次查詢可以幫忙找到資料,但更多模型推理不能填補文件未記錄的事實。

若把題目改成「找出山城會館的聯絡電話」,固定檢索可能就夠。代理先規劃、再檢查、再搜尋,反而增加等待與出錯機會。同一系統可以按任務複雜度選擇路徑:明確單項查詢走短流程,跨來源比較才開啟動態補查。這是設計上的取捨,沒有任何來源保證代理式方案對所有問題都較好。

需要防止的不是只有幻覺

代理式檢索常見的失敗是查詢漂移:原本查入口條件,改寫幾次後變成搜尋一般無障礙旅遊。另一種失敗是反覆查同義句,取得相同內容卻把它們當成多份獨立證據。要保留原始問題、已回答欄位與文件識別碼,讓重複資料可以被辨認,並要求每次補查說明要解決哪一個具體缺口。

模型自行判斷資料充分也可能過度樂觀。對重要欄位,可由程式檢查是否附有有效來源,或者由人工抽查引用是否支持主張。程式只能驗證已設計的條件,不會自動理解所有語意,因此仍要把缺資料、矛盾與來源日期納入評估。每次工具讀取應遵守同一使用者權限,不能因為下一步由代理決定就擴大存取範圍。

如何評估是否值得增加迴圈

比較方案時,要使用相同文件版本與相同問題,分別記錄固定 RAG 和代理式流程的答案完整性、引用支持度、工具呼叫次數與等待時間。若改善只出現在跨文件題目,就可保留針對性的路由,不必全面替換。評估也要包含無答案題,觀察代理是否能停止,避免只在可以成功的示範題上得出樂觀結論。

讀者看產品介紹時,可以要求展示一次完整查詢紀錄:最初找到什麼、為什麼再查、後來補上什麼,以及何時停止。能顯示這些資料,才有機會判斷系統的額外步驟是否有用。代理式 RAG 的核心是讓檢索隨證據調整;排程、重試、監控與多人協作則是支撐它運作的工程工作,不應全部混稱為代理的推理能力。

若系統提供查詢進度,畫面上的「正在查證」也要對應實際動作。已排定搜尋不等於工具已成功回傳,工具回傳也不等於證據已讀完。保留這些狀態差異,能讓使用者理解等待的原因,也方便工程團隊辨認卡在工具連線、文件解析或模型判斷的哪個階段。

概念對照;來源查證於 2026 年 9 月。
方法處理重點需要留意
固定式 RAG按既定路徑檢索容易預估流程
Agentic RAG依中間證據選下一步需要停止與預算限制
Self-RAG訓練按需檢索及反思機制是特定研究方法

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