今天的核心議題

如何讓 RAG 系統從單純的「檢索與生成」進化為一個能夠像人類一樣拆解、思考、整合的智能推理引擎，從而處理需要多個步驟才能回答的複雜問題。

為什麼單純的 RAG 無法處理複雜查詢？

傳統 RAG 的工作流是線性的：問題 → 檢索 → 生成。它非常擅長回答簡單、直接的事實性問題，例如「2024 年 Q1 營收是多少？」。

然而，企業中的許多查詢都包含多個子問題、跨文件引用或邏輯推理，例如：

• 「比較 2023 年與 2024 年 Q1 營收成長最快的兩個部門，並分析背後的原因。」
• 「從客戶服務紀錄和產品規格書中，找出關於新版本功能 A 最常見的投訴，並提出一個解決方案。」

這類問題無法透過一次檢索就找到所有答案，因為：

• 單次檢索範圍不足：一個索引可能無法同時包含「2023 年 Q1 數據」、「2024 年 Q1 數據」和「部門成長原因」。
• 需要多步驟推理：系統必須先找出數據，再進行比較，最後歸納出原因。傳統 RAG 缺乏這種鏈式思考的能力。

如何設計智能推理引擎？

解決方案的核心是將一個複雜問題分解成多個可執行的子任務，並透過一個**智能代理（Agent）**來協調整個流程。

核心架構：Agent + 推理鏈 (Chain of Thought)

一個智能推理引擎的典型工作流如下：

1. 查詢分解 (Query Decomposition)

• 目標：將用戶的複雜問題，拆解成一系列簡單、獨立的子問題。
• 實作：使用一個專門的 LLM Agent 來完成這一步。給它一個指令，讓它分析輸入問題，並輸出一個包含多個子問題的列表。

範例：

• 原始問題：「比較 2023 年與 2024 年 Q1 營收成長最快的兩個部門，並分析背後的原因。」
• 拆解後的子問題：
  • 「查詢 2023 年 Q1 各部門的營收數據。」
  • 「查詢 2024 年 Q1 各部門的營收數據。」
  • 「根據以上數據，計算各部門的年成長率。」
  • 「找出成長率最高的兩個部門。」
  • 「從相關文件中檢索這兩個部門的業務報告或市場分析，找出成長原因。」

2. 子問題路由與執行 (Sub-Question Routing & Execution)

• 目標：為每個子問題選擇最合適的工具或數據源，並執行 RAG 流程。
• 實作：這個階段由**主控代理（Master Agent）**負責，它會根據每個子問題的性質，決定以下步驟：
  • 選擇檢索索引：例如，「財務數據」子問題會被路由到「財務報告」向量索引；而「產品投訴」問題則會被路由到「客戶服務」索引。
  • 執行 RAG 查詢：主控代理會針對每個子問題，獨立執行一次 RAG 流程，得到各自的檢索結果。
  • 中間結果儲存：將每個子問題的回答（或相關文件段落）暫時儲存在一個工作記憶體中。

3. 結果聚合與推理 (Results Aggregation & Synthesis)

• 目標：將所有子問題的答案整合起來，生成最終的、完整的答案。
• 實作：將原始問題、所有子問題的答案、以及檢索到的相關上下文，一起餵給一個最終的 LLM。這個 LLM 的任務是：
  • 根據所有中間結果，進行邏輯推理。
  • 去除重複、整理資訊，並以清晰、有邏輯的方式回答原始問題。
  • 如果推理出結論，還應在回答中提供支持該結論的引用來源。

核心實作工具與技術

代理（Agent）框架

使用如 LangChain 或 LlamaIndex 這類框架，它們提供了預建的代理和工具，能大幅簡化複雜工作流的設計。

工具（Tool）

代理可以調用各種「工具」來完成任務。在 RAG 系統中，這些工具可以是：

• SearchTool(index_name)：用於在特定索引中檢索資訊。
• CalculatorTool()：用於執行數學計算。
• API_Call(endpoint)：用於調用外部 API 獲取即時數據。

推理鏈（Chain of Thought, CoT）

透過在 LLM 的 Prompt 中加入引導性的文字（如：「讓我們一步步思考」），來強制模型生成中間推理步驟，提升最終答案的邏輯性和準確性。

實務挑戰與優化建議

1. 性能與延遲

挑戰：多步驟推理會增加延遲。
優化：利用並行處理，讓多個子問題的檢索同時進行，減少總體延遲。

2. 成本控制

挑戰：每次代理的思考和每個子問題的檢索與生成，都會消耗大量的 Token。
優化：精簡 Prompt，只給代理完成任務所需的最小資訊。並對用戶查詢的複雜度進行分級，簡單查詢直接走單步 RAG。

3. 錯誤處理

挑戰：如果某個子問題的檢索失敗或得到錯誤結果，如何避免最終回答出錯？
優化：設計錯誤回退機制。如果子問題檢索失敗，可以通知用戶或嘗試以另一種方式重新檢索，而不是直接給出錯誤答案。

今天的決策清單

• [ ] 我們的產品是否需要處理複雜、多步驟的查詢？
• [ ] 是否有能力實作基於代理的推理鏈架構？
• [ ] 能夠接受因多步驟推理帶來的額外延遲和成本嗎？
• [ ] 是否有足夠的監控來追蹤每個子問題的執行狀況和錯誤率？

想想看

1. 除了將問題拆解成子問題，還有哪些方法可以讓 LLM 更好地進行多步驟推理？

2. 如何評估一個多步驟推理 RAG 系統的準確性？單純的準確率 (accuracy) 夠嗎？

3. 在實際應用中，如何防止智能代理陷入無限循環或生成錯誤的子問題？