使用 LangChain 构建协作式多智能体 RAG 系统

检索增强生成（RAG）已经从根本上改变了企业级 AI 的版图，它在静态的大语言模型（LLM）与动态的私有数据集之间架起了一座桥梁。通过在查询时获取相关的上下文，RAG 能够最大限度地减少幻觉，并确保回答基于权威事实。然而，随着企业 AI 项目规模的扩大，“基础版 RAG”（即单一检索器搜索单一向量库）的局限性开始显现。当你的数据散落在技术文档、客户支持日志和实时市场数据中时，这种“一刀切”的检索策略往往会导致精度下降和噪声增加。

为了解决这一问题，开发者们正转向 多智能体 RAG（Multi-Agent RAG） 架构。这种架构不再将检索视为简单的数据库查找，而是将其视为多个专业智能体之间的协作。通过利用 n1n.ai 提供的极速 LLM 接口，开发者可以以极低的延迟编排复杂的路由和合成任务。在本指南中，我们将深入探讨如何使用 LangChain 构建生产级的多智能体 RAG 系统，跨越简单的教程阶段，进入可扩展的智能信息检索领域。

为什么单一检索器不再够用？

在标准的 RAG 流水线中，所有文档通常会被切片、嵌入并存入同一个向量索引中。这对于小型项目可行，但在复杂的企业环境中会遇到以下挑战：

1. 领域稀释（Domain Dilution）：当技术 API 规范与市场营销博客混合在一起时，语义相似度评分会变得模糊。一个关于“身份验证”的查询可能会拉取无关的营销文案，而不是具体的 OAuth 2.0 实现指南。
2. 检索策略不匹配：不同类型的数据需要不同的检索方法。产品文档受益于语义搜索，而支持工单可能需要基于关键字的 BM25 搜索来查找特定的错误代码。
3. 上下文窗口膨胀：单一检索器通常返回前 k 个（top-k）列表，其中包含来自无关领域的冗余文档，这不仅浪费了 LLM 的上下文窗口，还增加了成本。

多智能体 RAG 架构深度解析

多智能体 RAG 引入了“分而治之”的策略。我们不再构建一个全才，而是构建一个专家团队。系统架构通常遵循五个阶段：路由（Routing）、并行检索（Parallel Retrieval）、聚合（Aggregation）、合成（Synthesis）和评估（Evaluation）。

1. 设置专业化智能体

第一步是隔离你的知识源。在 LangChain 中，这意味着创建多个向量库或检索器，并将每个检索器封装在类似“工具（Tool）”的接口中。例如，你可以使用 FAISS 处理本地文档，使用 Pinecone 处理全局支持工单。

当通过 n1n.ai 使用 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o 等模型时，其推理能力足以仅根据工具描述就精准区分这些工具。

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool

# 通过 n1n.ai 初始化高性能 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0, base_url="https://api.n1n.ai/v1")

# 专业智能体工厂函数
def create_specialized_tool(docs, name, description):
    vectorstore = FAISS.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
    retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
    return create_retriever_tool(retriever, name, description)

# 创建文档专家和工单专家
docs_tool = create_specialized_tool(
    tech_docs,
    "technical_explorer",
    "搜索官方 API 文档和 SDK 指南。"
)
tickets_tool = create_specialized_tool(
    support_logs,
    "ticket_resolver",
    "搜索历史支持工单和已解决的 Bug 报告。"
)

2. 路由智能体：系统的“大脑”

路由智能体是一个 LLM 节点，其唯一职责是分析用户意图并选择合适的专家。在这里，提示词工程（Prompt Engineering）至关重要。你必须确保路由智能体输出结构化数据（如 JSON），以便程序化执行工具。

专业技巧：在路由器的输出中加入“推理（Reasoning）”字段。这会强制模型在选择工具之前先进行逻辑思考，从而显著提高模糊查询的准确性。

ROUTER_PROMPT = """
你是一个专家支持路由。根据用户查询，决定使用哪些工具。
可用工具：
- technical_explorer：用于“如何操作”类问题和 API 规范。
- ticket_resolver：用于检查 Bug 是否已知或查看过去的解决方案。

请以 JSON 格式输出你的决定：
\{ "reasoning": "字符串", "tools": ["工具名称"] \}
"""

3. 并行检索与上下文去重

多智能体 RAG 的最大优势之一是能够并行获取信息。如果用户问：“最新的 SDK 中修复了 OAuth Bug 吗？”，路由器应该同时触发 技术文档专家（查看 SDK 版本）和 工单专家（查看 Bug 状态）。

利用 Python 的 asyncio，我们可以同时触发多个检索器，即使是复杂的查找，总延迟也能控制在 2 秒以内。数据检索完成后，必须进行去重（Deduplication）。如果两个智能体返回了相同的文档片段，我们必须将其合并，以节省上下文空间并避免模型混淆。

4. 合成智能体：基于事实的生成

合成智能体接收聚合后的上下文和原始问题。其提示词必须严格“锚定”在提供的数据上。通过在提示词中加入“仅使用提供的上下文回答”以及“如果上下文中没有答案，请直说不知道”，可以极大地降低幻觉发生的概率。对于企业应用，这种“闭卷测试”式的方法比允许 LLM 使用其内部预训练数据要安全得多。

评估与优化指标

无法衡量，就无法优化。对于多智能体系统，我们重点追踪三个指标：

1. 路由准确率（Routing Accuracy）：路由器选择正确工具的频率。目标应 > 95%。
2. 上下文精度（Context Precision）：检索到的上下文中，有多少是真正对回答有用的？目标应 > 80%。
3. 忠实度（Faithfulness）：最终回答是否与检索到的上下文存在矛盾？目标应为 100%。

建议在每次修改提示词后运行自动化评估套件。你会发现，路由器提示词中一个微小的改动，都可能导致路由准确率上下波动 10-15 个百分点。

为什么选择 n1n.ai？

在构建此类系统时，LLM 供应商的选择至关重要。多智能体系统涉及多次 API 往返（一次用于路由，一次或多次用于合成）。任何一步的高延迟都会产生连锁反应，导致用户体验下降。

通过使用 n1n.ai，你可以访问一个统一的 API 接口，该接口会将你的请求路由到 DeepSeek-V3 或 Claude 3.5 Sonnet 等模型的最快可用实例上。这确保了即使你不断增加专业智能体的数量，你的 Agent 工作流依然能保持敏捷响应。

未来展望：自修正循环

多智能体 RAG 的下一个前沿是 自修正（Self-Correction）。想象一下，如果合成智能体发现检索到的上下文不足以回答问题，它可以向路由器发送反馈：“我需要更多关于 Python SDK 的具体信息。” 从而触发新一轮的针对性检索。此外，成本感知路由 也是一个方向，即优先调用价格较低的模型，只有在低阶模型无法解决问题时才升级到昂贵的高阶模型。

总结

多智能体 RAG 是任何遇到传统 RAG 性能瓶颈的开发者的必然选择。通过解耦职责、让检索器专业化以及建立稳健的路由层，你可以构建出能够轻松处理复杂现实世界数据的 AI 系统。专业化胜过通用化，并行化几乎是“免费”的性能提升，而路由器提示词则是系统质量的天花板。

准备好升级你的 AI 基础设施了吗？立即在 n1n.ai 获取免费 API 密钥。