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Agentic RAG 的架构演进：从上下文追踪 (Context Trace) 到全景上下文图谱 (Context Graphs)
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原文中文，约12700字，阅读约需31分钟。
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内容提要
大语言模型正从被动问答工具转变为自主智能体，代理式RAG架构通过上下文追踪和图谱解决复杂任务中的知识和记忆问题。引入代码分析和动态决策轨迹后，智能体能更有效地执行任务并学习历史经验。
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关键要点
- 大语言模型正在从被动问答工具转变为自主智能体。
- 代理式RAG架构通过上下文追踪和图谱解决复杂任务中的知识和记忆问题。
- 传统的RAG架构面临挑战，智能体需要动态的决策轨迹而非静态文档。
- 向量数据库在处理结构化逻辑和因果关系时存在缺陷，无法满足智能体的需求。
- 上下文追踪记录智能体的思维过程，包含用户意图、检索谱系、工具调用链等信息。
- 上下文图谱是动态的、情境化的，旨在构建推理系统而非仅仅是记录系统。
- 上下文图谱与传统知识图谱的区别在于其关注事件和因果关系。
- 代码分析技术（如AST和调用图）被引入RAG，以提供结构化导航。
- 法律合同和业务流程也可以转化为控制流图，进行逻辑分析。
- 引入时间维度的上下文图谱可以解决静态RAG系统的时间问题。
- 智能体的执行轨迹可以作为高价值的上下文进行检索和复用。
- 构建支持上下文追踪的RAG系统需要特定的技术栈和工程实践。
- Agentic RAG的未来在于建立统一的逻辑图谱层，处理不同领域的任务。
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