多代理RAG系统开发：AG2与ChromaDB的协同实践

2026年1月4日 互联网

多代理RAG系统开发：AG2与ChromaDB的协同实践

引言：RAG系统的演进与多代理架构的必要性

随着大语言模型（LLM）在问答、内容生成等场景的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术因其能有效融合外部知识库与生成能力而备受关注。然而，传统单代理RAG系统在处理复杂查询时面临检索效率低、上下文理解碎片化等问题。多代理RAG系统通过分工协作（如检索代理、重排代理、生成代理）显著提升系统性能，而AG2框架与ChromaDB向量数据库的组合，则为这一架构提供了高效的技术支撑。

AG2框架：多代理RAG的核心控制层

AG2的技术定位与核心能力

AG2（Agentic Generation 2）是专为多代理系统设计的框架，其核心价值在于通过任务分解、代理调度与结果融合实现复杂任务的高效执行。相较于传统RAG系统，AG2的优势体现在：

  • 动态代理分配：根据查询类型自动选择最优代理组合（如先检索后重排）；
  • 上下文保持：通过共享内存机制维护跨代理的上下文一致性；
  • 低延迟交互：支持异步代理调用，减少整体响应时间。

基于AG2的多代理分工设计

在RAG场景中，典型的代理分工如下：

  1. 检索代理：负责从ChromaDB中召回相关文档片段；
  2. 重排代理：对召回结果进行相关性排序，过滤噪声；
  3. 生成代理：结合重排后的上下文生成最终回答。

代码示例：AG2代理初始化

  1. from ag2 import AgentSystem
  3. # 初始化多代理系统
  4. system = AgentSystem(
  5.     agents=[
  6.         {"name": "retriever", "type": "retrieval", "db_config": {"uri": "chroma_db_uri"}},
  7.         {"name": "reranker", "type": "rerank", "model_path": "rerank_model"},
  8.         {"name": "generator", "type": "generation", "llm_config": {"model": "qwen-7b"}}
  9.     ],
  10.     context_window=2048  # 共享上下文窗口大小
  11. )

ChromaDB：向量检索的基石

ChromaDB的技术特性

ChromaDB作为一款开源向量数据库，其核心优势包括：

  • 高维向量支持：兼容128-1536维向量，适配主流嵌入模型（如BGE、E5）；
  • 混合检索能力：支持向量相似度+关键词过滤的联合查询；
  • 轻量化部署：单节点可处理百万级文档，延迟低于50ms。

与AG2的集成实践

在多代理RAG中，ChromaDB需满足以下需求：

  1. 实时更新：支持文档增删改查（CRUD）API，确保知识库时效性；
  2. 批量检索：通过where_document参数实现多条件过滤；
  3. 元数据管理：存储文档来源、时间戳等结构化信息。

代码示例：ChromaDB数据操作

  1. from chromadb import Client
  3. # 初始化ChromaDB客户端
  4. client = Client()
  5. collection = client.create_collection("rag_docs")
  7. # 插入文档与向量
  8. docs = [
  9.     {"id": "doc1", "text": "AG2支持多代理并行调度...", "metadata": {"source": "tech_blog"}},
  10.     {"id": "doc2", "text": "ChromaDB的HNSW索引优化检索速度...", "metadata": {"source": "paper"}}
  11. ]
  12. embeddings = [model.encode(doc["text"]) for doc in docs]  # 假设已加载嵌入模型
  14. collection.add(
  15.     documents=[d["text"] for d in docs],
  16.     embeddings=embeddings,
  17.     metadatas=[d["metadata"] for d in docs]
  18. )
  20. # 混合检索：向量相似度+元数据过滤
  21. results = collection.query(
  22.     query_embeddings=[model.encode("多代理RAG架构")],
  23.     where={"metadata.source": "tech_blog"},
  24.     n_results=5
  25. )

多代理RAG系统的实现路径

步骤1：环境准备与依赖安装

  1. pip install ag2 chromadb transformers  # 基础依赖
  2. # 若使用GPU加速嵌入计算
  3. pip install torch cuda-python

步骤2：嵌入模型选择与优化

推荐使用以下嵌入模型：

  • 通用场景：BGE-large-en-v1.5（平衡精度与速度）；
  • 中文场景：E5-m3-large-zh；
  • 轻量化需求：paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2。

优化建议：

  • 对长文档进行分块（chunk）处理，块大小建议256-512词；
  • 使用动态批处理（dynamic batching）提升嵌入计算效率。

步骤3：代理协作流程设计

典型流程如下：

  1. 用户输入："解释AG2与ChromaDB在多代理RAG中的作用"；
  2. 检索代理：调用ChromaDB获取Top-20相关文档；
  3. 重排代理：使用交叉编码器（如cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2）对结果重排；
  4. 生成代理：将重排后的前3个文档片段输入LLM生成回答。

步骤4：性能优化策略

  1. 索引优化：
    • 对ChromaDB启用HNSW索引（collection.persist()时配置hnsw_space参数）；
    • 定期执行collection.compact()清理碎片。
  2. 缓存机制：
    • 对高频查询结果进行缓存（如使用Redis）；
    • 实现嵌入向量的内存缓存，减少重复计算。
  3. 负载均衡：
    • 在AG2中配置代理权重，避免单个代理过载；
    • 对ChromaDB实施读写分离（主节点写，从节点读）。

挑战与解决方案

挑战1：代理间上下文不一致

问题：重排代理与生成代理可能看到不同的文档版本。
解决方案：

  • 在AG2中启用global_context模式，强制所有代理共享同一上下文快照；
  • 对ChromaDB操作加锁，确保检索阶段数据不变。

挑战2：向量检索召回率低

问题：查询向量与文档向量分布不匹配。
解决方案：

  • 使用对比学习（如Sup-SimCSE）微调嵌入模型；
  • 增加查询扩展（Query Expansion），通过同义词生成增强检索。

挑战3：多代理延迟叠加

问题：代理串行调用导致总响应时间过长。
解决方案：

  • 在AG2中启用异步代理调用（async_mode=True）；
  • 对非关键代理（如重排代理）设置超时阈值。

总结与展望

基于AG2与ChromaDB的多代理RAG系统，通过分工协作与高效检索，显著提升了复杂查询的回答质量与响应速度。实际部署中，开发者需重点关注代理协作逻辑、嵌入模型选择及性能优化策略。未来，随着多模态嵌入模型与分布式向量数据库的发展，多代理RAG系统将进一步拓展至图像、视频等非文本场景，为企业级知识管理提供更强大的技术支撑。

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