Создание LLM-агентов для RAG: подробное руководство по архитектуре, разработке и применению
Содержание
-
Что такое RAG и почему он стал ключевым элементом современных ИИ-систем
-
Техническое приложение: пример реализации RAG-агента на Python
Что такое RAG и почему он стал ключевым элементом современных ИИ-систем
Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет языковой модели получать доступ к внешним данным и формировать ответы не только на основе собственных параметров, но и опираясь на документы, внутренние базы знаний и регламенты. Такой подход снижает вероятность ошибок и обеспечивает достоверность выводов — особенно в корпоративной среде, где требования к точности и контролю высоки.
RAG стал основным инструментом компаний, работающих с большими массивами документов: он ускоряет поиск информации, автоматизирует аналитические задачи и повышает качество клиентской поддержки. В ряде практических внедрений RAG позволил сократить время обработки вопросов на десятки процентов, а также стабилизировать качество ответов.
Понимание агентов LLM
Агенты LLM расширяют возможности обычного RAG. Если RAG отвечает на вопрос, то агент способен планировать работу, выполнять несколько шагов, использовать инструменты, проверять качество результатов и корректировать стратегию.
В юридической и технической экспертизе такие системы позволяют автоматизировать анализ документов, выявление несоответствий и формирование рекомендаций. Это снижает нагрузку на сотрудников и повышает точность обработки информации.
Компоненты агента: мозг, память, планирование
Агент (мозг)
Управляет процессом решения задачи: интерпретирует запрос, выбирает инструменты, формирует стратегию и оценивает результат.
Память
Система памяти включает краткосрочный контекст, рабочую память и долгосрочное векторное хранилище. В RAG-архитектуре именно векторная память обеспечивает доступ к корпоративным документам и знаниям.
Планирование
Планировщик определяет последовательность действий, контролирует выполнение шагов и анализирует завершённость задачи. Это обеспечивает устойчивость и предсказуемость поведения агента.
Инструменты для разработки агентов LLM и RAG
Для построения RAG-агентов используются следующие категории инструментов:
Фреймворки для оркестровки: LangChain, LangGraph, LlamaIndex.
Векторные хранилища: Chroma, Qdrant, Pinecone.
Модели эмбеддингов: OpenAI text-embedding-3, bge-large, E5.
Модели LLM: GPT-4.1, Claude 3.5, DeepSeek R1, LLaMA.
Модели reranking: bge-reranker-large, Cohere Rerank.
Они обеспечивают гибкость разработки, позволяют добавлять инструменты, формировать цепочки рассуждений и реализовывать сложные сценарии поиска.
Настройка среды для создания RAG-агента
Обычно используется Python, LangChain или LlamaIndex и сервер векторной базы данных. При промышленном внедрении учитываются требования безопасности, логирование и возможность горизонтального масштабирования.
Подготовка документов
Подготовка документов включает разбор файлов, очистку, разбиение на фрагменты и векторизацию. Размер фрагмента в диапазоне 500–1500 токенов позволяет сохранить смысл и повысить точность поиска.
Архитектура RAG: схема для практического внедрения
Для визуализации архитектуры RAG рекомендуется диаграмма, включающая:
— источники данных (файлы, CRM, базы знаний),
— ETL-процесс (нормализация, разбиение на фрагменты),
— сервис векторизации,
— векторное хранилище,
— LLM-сервис,
— пользовательский интерфейс или API.
Такая схема демонстрирует полный путь данных от документа до готового ответа.
Построение цепочки контроля качества поиска
Для повышения качества поиска применяется комбинация:
— классического поиска (BM25),
— семантического поиска embeddings,
— дополнительной сортировки reranker-моделью.
Этот подход существенно улучшает точность и снижает вероятность попадания нерелевантных фрагментов.
Запрос к системе и работа с контекстом
Шаблон запроса объединяет инструкцию, формат ответа и контекст, переданный из поиска. Это позволяет модели работать устойчиво и исключает ложные выводы при недостатке информации.
Создание агента LLM
Работа агента включает несколько этапов, которые представлены списком:
-
Анализ запроса, выбор стратегии и определение необходимости поиска.
-
Получение документов из векторной памяти и оценка их достаточности.
-
Формирование чернового ответа и первичная проверка корректности.
-
При необходимости уточнение запроса, повторный поиск и улучшение ответа.
Пара технических приёмов
-
Автоматическое расширение запроса
Агент дополняет исходный запрос синонимами и связанными терминами, повышая полноту поиска. -
Декомпозиция задачи
Агент разделяет сложный вопрос на подзадачи: это позволяет получить структурированный и более точный ответ.
Архитектура агента: логика, взаимодействие, инструменты
Для статьи рекомендуется добавить диаграмму, illustrating:
— пользовательский запрос;
— Agent Core;
— Planner;
— Tools (например, VectorStoreSearch);
— LLM;
— Self-Evaluation.
Диаграмма помогает читателю увидеть, как связаны поиск, рассуждение и финальная генерация ответа.
Улучшение RAG-агента с помощью передовых методов
Семантический поиск DPR
Использование отдельных энкодеров для запросов и документов улучшает качество сопоставления.
Расширение запроса
Позволяет агенту самостоятельно уточнять формулировки и повышать полноту поиска.
Итеративное уточнение
Объединяет черновой ответ, проверку качества и корректировки для достижения более точного результата.
Многоагентные системы: оценка релевантности и качества
В сложных сценариях используется несколько агентов: один оценивает релевантность документов, другой проверяет логику ответа, третий сверяет факты с источниками.
Диаграмма такого решения включает Orchestrator (координатор) и три модуля: Search Agent, Answer Agent, Review Agent.
Будущие направления и ключевые вызовы
Развитие RAG-агентов движется в трёх направлениях:
-
повышение глубины поиска и гибридных методов сопоставления;
-
развитие самообучения и автономного обновления памяти;
-
интеграция моделей, способных к сложному многокроковому рассуждению.
Основной вызов остаётся прежним: обеспечение качества, объяснимости и контролируемости работы ИИ-систем в среде с высокими требованиями к надёжности.
Техническое приложение: пример реализации RAG-агента на Python
Этот пример демонстрирует базовый каркас RAG-агента, включающий:
— подготовку документов,
— создание векторного индекса,
— поиск релевантных фрагментов,
— формирование ответа,
— простейшую self-evaluation.
Он может служить отправной точкой для построения полноценной системы.
import os
from typing import List, Tuple
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.schema import Document
load_dotenv()
llm = ChatOpenAI(
model="gpt-4.1-mini",
temperature=0.1,
)
embeddings = OpenAIEmbeddings(
model="text-embedding-3-small"
)
def build_vector_store(texts: List[str], persist_dir: str = "./rag_index") -> Chroma:
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
docs: List[Document] = []
for i, t in enumerate(texts):
for chunk in splitter.split_text(t):
docs.append(Document(page_content=chunk, metadata={"source_id": i}))
vector_store = Chroma.from_documents(
documents=docs,
embedding=embeddings,
persist_directory=persist_dir,
)
vector_store.persist()
return vector_store
def retrieve_relevant_docs(vector_store: Chroma, query: str, k: int = 4) -> List[Document]:
return vector_store.similarity_search(query, k=k)
SYSTEM_PROMPT = """
Ты — экспертный ассистент, который отвечает строго на основе предоставленных документов.
Если информации не хватает, сообщи об этом честно.
"""
def format_context(docs: List[Document]) -> str:
parts = []
for idx, d in enumerate(docs, start=1):
parts.append(f"[Фрагмент {idx}]\n{d.page_content}\n")
return "\n".join(parts)
def agent_answer(vector_store: Chroma, user_query: str) -> Tuple[str, float]:
docs = retrieve_relevant_docs(vector_store, user_query, k=4)
context_text = format_context(docs)
prompt = f"""
{SYSTEM_PROMPT}
Вопрос пользователя: {user_query}
Контекст:
{context_text}
Сначала дай ответ, затем оцени уверенность (0–1).
Формат:
Ответ: <текст>
Уверенность: <число>
"""
resp = llm.invoke(prompt)
text = resp.content
confidence = 0.5
for line in text.splitlines():
if "Уверенность:" in line:
try:
confidence = float(line.split("Уверенность:")[1].strip())
except:
pass
return text, confidence
if __name__ == "__main__":
corporate_docs = [
"Регламент оценки рисков...",
"Порядок инспекции оборудования...",
"Инструкция регистрации инцидентов..."
]
vs = build_vector_store(corporate_docs)
query = "Как проводится ежегодная техническая инспекция?"
answer, conf = agent_answer(vs, query)
print(answer)
print("Уверенность:", conf)