模块3：高级架构模式¶

探索RAG的终极形态：Agentic RAG和Graph RAG，让系统拥有自主推理和知识图谱能力！

📚 模块概述¶

学习目标：掌握RAG的高级架构模式，构建智能、自主的知识问答系统

预计学习时间：24小时

难度等级：⭐⭐⭐⭐⭐

前置要求： - 完成模块1和模块2的学习 - 熟悉LangChain或LlamaIndex框架 - 理解Agent的基本概念 - 有实际RAG项目经验

🎯 模块目标¶

完成本模块后，你将能够：

理解Agentic RAG的原理和架构
掌握ReAct、Plan-and-Execute等Agent模式
实现自主规划的RAG系统
理解知识图谱RAG的价值
构建GraphRAG系统
实现多模态RAG
设计生产级架构

能力提升预期： - 复杂问题解决能力：+60% - 系统自主性：+80% - 知识整合能力：+70% - 架构设计能力：+50%

📖 章节目录¶

第13章：Agentic RAG基础（6小时）¶

核心内容： - Agent架构原理 - LangChain Agent框架 - 工具（Tool）定义与使用 - ReAct模式 - 实战项目：智能问答Agent

文件：第13章：Agentic RAG基础

学习成果： - ✅ 理解Agent工作原理 - ✅ 掌握工具调用机制 - ✅ 能够实现ReAct Agent - ✅ 构建智能问答Agent

第14章：高级Agent模式（6小时）¶

核心内容： - Plan-and-Execute Agent - 自主规划Agent - 多Agent协作 - Agent评测方法 - 实战项目：研究助手Agent

文件：第14章：高级Agent模式

学习成果： - ✅ 掌握高级Agent模式 - ✅ 理解多Agent协作 - ✅ 能够设计Agent架构 - ✅ 构建复杂任务Agent

第15章：知识图谱RAG（6小时）¶

核心内容： - 知识图谱基础 - GraphRAG原理 - 图嵌入技术 - 图检索策略 - 实战项目：GraphRAG问答系统

文件：第15章：知识图谱RAG

学习成果： - ✅ 理解知识图谱的价值 - ✅ 掌握GraphRAG实现 - ✅ 能够构建图谱增强的RAG - ✅ 实现复杂推理问答

第16章：多模态RAG（6小时）¶

核心内容： - 多模态嵌入模型 - 图像检索RAG - 跨模态RAG架构 - 多模态Agent - 实战项目：图文问答系统

文件：第16章：多模态RAG

学习成果： - ✅ 理解多模态RAG原理 - ✅ 掌握CLIP等模型 - ✅ 能够处理多模态查询 - ✅ 构建图文问答系统

🚀 学习路径¶

快速路径（有经验者）¶

Day 1-2: 快速浏览第13章
Day 3-4: 重点学习第15章（GraphRAG）
Day 5-7: 完成综合项目

📊 技术架构演进¶

RAG架构演进路线：

Level 1: Naive RAG (模块1)
  └─ 一次检索 → 一次生成

Level 2: Optimized RAG (模块2)
  └─ 混合检索 + 重排序 + 缓存

Level 3: Agentic RAG (模块3) ⭐
  ├─ Agent自主决策
  ├─ 多步推理
  ├─ 工具调用
  └─ 动态规划

Level 4: GraphRAG (模块3) ⭐
  ├─ 知识图谱增强
  ├─ 关系推理
  ├─ 实体链接
  └─ 结构化知识

Level 5: Multimodal RAG (模块3) ⭐
  ├─ 文本+图像
  ├─ 跨模态检索
  ├─ 多模态生成
  └─ 统一表示空间

🎓 关键概念¶

1. Agentic RAG¶

传统RAG vs Agentic RAG

传统RAG：
  Query → 检索 → 生成 → Answer
  (固定流程，单次执行)

Agentic RAG：
  Query → Agent分析 → 制定计划 → 执行步骤 → 动态调整 → Answer
  (自主决策，多步迭代)

核心区别：
  ✅ 自主性：Agent自己决定如何检索
  ✅ 推理能力：多步推理和规划
  ✅ 工具使用：调用外部工具
  ✅ 动态调整：根据中间结果调整策略

2. 知识图谱RAG¶

向量检索 vs 图谱检索

向量检索：
  基于语义相似度
  适合：模糊查询、概念搜索
  局限：无法理解复杂关系

图谱检索：
  基于实体关系
  适合：多跳推理、复杂查询
  优势：结构化知识、可解释性

GraphRAG：
  向量检索 + 图谱检索
  结合两者优势

3. 多模态RAG¶

单模态 vs 多模态

单模态RAG：
  只处理文本
  检索文本 → 生成文本

多模态RAG：
  处理文本+图像+音频+视频
  检索多模态内容 → 生成多模态答案

🛠️ 技术栈¶

Agent框架¶

LangChain:
  ✓ 生态完善
  ✓ 文档丰富
  ✓ 社区活跃
  ✗ 版本迭代快

LlamaIndex:
  ✓ RAG专用
  ✓ 性能优秀
  ✓ 易于使用
  ✗ 功能相对局限

AutoGPT:
  ✓ 自主性强
  ✓ 目标导向
  ✗ 稳定性待提升

BabyAGI:
  ✓ 任务分解
  ✓ 迭代优化
  ✗ 配置复杂

知识图谱¶

Neo4j:
  ✓ 图数据库标准
  ✓ 性能优秀
  ✓ 查询语言(Cypher)
  ✗ 商业版收费

NetworkX:
  ✓ 纯Python
  ✓ 易用性好
  ✗ 性能一般

PyG (PyTorch Geometric):
  ✓ 图神经网络
  ✓ 深度学习集成
  ✗ 学习曲线陡

多模态模型¶

CLIP (OpenAI):
  ✓ 图文对齐
  ✓ 零样本能力
  ✗ 仅支持图像

BLIP:
  ✓ 图文理解
  ✓ 生成能力强
  ✗ 模型较大

Flamingo:
  ✓ 多模态对话
  ✓ 上下文学习
  ✗ 闭源

💡 学习建议¶

理论学习¶

理解Agent哲学
Agent vs 传统程序
自主性的价值
推理与规划
掌握图谱理论
图的基本概念
图嵌入技术
图神经网络基础
了解多模态
统一表示空间
跨模态对齐
多模态融合

实践练习¶

从简单到复杂
先实现ReAct Agent
再尝试Plan-and-Execute
最后构建多Agent系统
实验驱动
每个技术都要实验
记录实验结果
分析优缺点
项目导向
构建完整项目
解决实际问题
积累经验

常见问题¶

Q: Agent太复杂，我的场景需要吗？

A: 评估标准： - ✅ 需要多步推理 → 用Agent - ✅ 需要动态决策 → 用Agent - ✅ 简单问答即可 → 不需要Agent

Q: GraphRAG vs 向量RAG如何选择？

A: 看数据特点： - 结构化知识丰富 → GraphRAG - 非结构化文本多 → 向量RAG - 两者都有 → 混合方案

Q: 多模态RAG是否必须？

A: 看应用场景： - 只处理文本 → 单模态即可 - 有图像/视频需求 → 多模态 - 考虑成本和复杂度

📁 目录结构¶

03-高级架构/
├── README.md                    # 本文件
├── 13-Agentic-RAG基础.md        # 第13章
├── 14-高级Agent模式.md          # 第14章
├── 15-知识图谱RAG.md           # 第15章
├── 16-多模态RAG.md             # 第16章
├── notebooks/                    # Jupyter notebooks
│   ├── 13_agent_basics.ipynb
│   ├── 14_advanced_agents.ipynb
│   ├── 15_graph_rag.ipynb
│   └── 16_multimodal_rag.ipynb
├── exercises/                    # 练习题
│   ├── module3_exercises.md
│   └── solutions/
└── projects/                     # 综合项目
    ├── agent_researcher/
    ├── graph_knowledge_base/
    └── multimodal_qa/

📈 学习成果展示¶

完成本模块后，你将拥有：

知识成果¶

✅ 理解Agent架构模式
✅ 掌握知识图谱RAG
✅ 了解多模态技术
✅ 能够设计高级架构

技能成果¶

✅ 能够实现Agentic RAG
✅ 能够构建GraphRAG
✅ 能够处理多模态数据
✅ 具备系统架构能力

项目成果¶

✅ 智能研究助手Agent
✅ 知识图谱问答系统
✅ 图文问答系统
✅ 完整的技术方案

🎯 模块检查清单¶

学习过程中，使用以下清单检查进度：

第13章检查点¶

理解Agent工作原理
掌握ReAct模式
能够定义和使用工具
完成智能问答Agent

第14章检查点¶

理解Plan-and-Execute
掌握多Agent协作
能够设计Agent架构
完成研究助手Agent

第15章检查点¶

理解知识图谱基础
掌握GraphRAG实现
能够进行图检索
完成知识图谱问答系统

第16章检查点¶

理解多模态嵌入
掌握CLIP等模型
能够处理多模态数据
完成图文问答系统

📚 参考资源¶

🎉 开始学习¶

准备好了吗？让我们开始模块3的学习之旅！

第一步：阅读第13章，了解Agentic RAG的基础原理目标：构建第一个智能问答Agent

最终目标： - 掌握Agentic RAG ✅ - 理解GraphRAG ✅ - 了解多模态RAG ✅ - 能够设计高级架构 ✅

最后更新：2025-02-10 模块3状态：正在编写中

开始学习模块3 → 第13章：Agentic RAG基础