在建筑、工程和施工（AEC）行业中，快速访问和有效利用专业知识至关重要。传统的知识管理方法往往效率低下，难以满足日益增长的需求。Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）的出现，为解决这一难题提供了全新的解决方案。它结合了检索增强生成技术和智能代理，能够更智能、更高效地检索和利用企业内部的知识库，为AEC行业的智能化转型注入强大动力。 本文将深入探讨Agentic RAG的原理、在AEC行业的应用以及它所带来的优势。我们将分析其如何优化知识检索流程、提高决策效率，并最终推动整个行业的创新发展。无论您是AEC行业的从业者、技术专家还是对AI技术感兴趣的读者，本文都将为您提供有价值的见解和启示。 通过Agentic RAG，AEC企业可以构建强大的知识引擎，实现知识的自动化检索、分析和应用，从而提升项目管理水平、降低运营成本，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。让我们一起探索Agentic RAG如何开启AEC行业的智能化新时代。
核心要点
Agentic RAG 结合了检索增强生成技术和智能代理， 优化知识检索流程。
Agentic RAG 通过 LLM 查询分类，智能判断用户意图。
Agentic RAG 可以根据查询类型选择 不同的搜索工具，提高搜索效率。
Agentic RAG 在 AEC 行业的应用包括 员工搜索 和 项目搜索。
Agentic RAG 有助于 提升项目管理水平、降低运营成本。
Agentic RAG 核心概念与技术原理
什么是 Agentic RAG？
agentic rag 是一种 先进的知识检索和生成技术，它扩展了传统的 rag（retrieval-augmented generation）模型，通过引入智能代理（agent）来提升检索的智能化和生成结果的相关性。
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传统的 RAG 模型主要依赖于对知识库的简单检索，然后将检索到的信息传递给大型语言模型（LLM）进行生成。这种方法虽然能够利用外部知识，但往往缺乏对用户意图的深入理解和对检索结果的有效组织。
Agentic RAG 的核心在于引入智能代理， 这些代理能够理解用户的查询意图，根据查询类型选择合适的搜索工具，并对检索结果进行分析和筛选。通过这种方式，Agentic RAG 能够更精准地找到用户需要的信息，并生成更符合用户需求的结果。
简单来说，Agentic RAG 不仅仅是一个简单的搜索工具，更像是一个智能助手，它能够理解你的问题，利用各种资源找到答案，并以简洁明了的方式呈现给你。在 AEC 行业，这意味着工程师、设计师和项目经理可以更快速地找到所需的规范、标准、案例和专家，从而提高工作效率和决策质量。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术详解
RAG，即 检索增强生成，是一种将预训练语言模型与信息检索系统结合的技术。它通过从外部知识库检索相关信息，来增强语言模型的生成能力。
传统的语言模型虽然强大，但其知识仅限于训练数据，难以应对不断变化的新信息。RAG 模型的出现，有效地解决了这个问题。
RAG 的基本流程如下：
- 用户提出查询： 用户输入一段文本，表达自己的问题或需求。
- 信息检索： RAG 模型使用信息检索系统（如向量搜索、关键词搜索）在外部知识库中查找与查询相关的文档或段落。
- 知识融合： RAG 模型将检索到的信息与用户的查询一起输入到预训练语言模型中。
- 生成答案： 语言模型根据融合后的信息生成答案或回复。
RAG 模型的优势在于：
- 知识更新： 可以随时更新外部知识库，使模型能够获取最新的信息。
- 可解释性： 生成的答案可以追溯到具体的知识来源，提高模型的可信度。
- 灵活性： 可以应用于各种任务，如问答、摘要、对话等。
Agentic RAG 的 Query Tree 架构：智能查询分类
Agentic RAG 的一个关键特性是其 Query Tree（查询树）架构。Query Tree 是一种分层结构，用于对用户的查询进行分类，并根据查询类型选择合适的处理路径。
这种架构使得 Agentic RAG 能够更智能地理解用户意图，并选择最有效的搜索策略。
Query Tree 的基本工作原理如下：
- 查询输入： 用户输入一段文本，表达自己的问题或需求。
- 查询分类： Agentic RAG 使用大型语言模型（LLM）对查询进行分类，判断查询的类型（如一般知识查询、员工搜索、项目搜索等）。
- 路径选择： 根据查询类型，Agentic RAG 选择 Query Tree 中相应的路径。
- 工具调用： 在不同的路径上，Agentic RAG 可以调用不同的搜索工具和知识资源。
- 结果生成： Agentic RAG 将搜索结果整合，并生成最终的答案或回复。
Query Tree 的优势在于：
- 智能化： 能够理解用户意图，选择最合适的搜索策略。
- 灵活性： 可以根据不同的查询类型调用不同的工具和资源。
- 可扩展性： 可以方便地添加新的查询类型和工具，扩展系统的功能。
Agentic RAG 在 AEC 行业的具体应用场景
员工搜索：快速找到合适的专家
在大型 AEC 企业中，员工众多，专业领域各异。当需要解决某个特定问题时，如何快速找到合适的专家往往是一个难题。Agentic RAG 的员工搜索功能，可以帮助企业员工快速找到具备特定技能或经验的同事。
员工搜索的工作流程如下：
- 用户输入查询： 用户输入一段文本，描述需要寻找的专家（如“需要一位熟悉 drone survey 的工程师”）。
- 查询分类： Agentic RAG 将查询分类为员工搜索。
- 工具选择： Agentic RAG 根据查询内容选择合适的搜索工具（如员工姓名搜索、职称搜索、技能搜索、目录过滤等）。
- 知识检索： Agentic RAG 使用选定的工具在企业内部的员工数据库中查找相关信息。
- 结果生成： Agentic RAG 将搜索结果呈现给用户，包括专家的姓名、职称、技能、联系方式等。
通过员工搜索，AEC 企业可以：
- 快速找到合适的专家， 解决项目中的难题。
- 促进知识共享， 提高员工的协作效率。
- 优化人才管理， 更好地利用企业内部的人力资源。
项目搜索：高效检索历史项目经验
AEC 企业积累了大量的历史项目经验，这些经验对于新项目的规划和实施具有重要的参考价值。Agentic RAG 的项目搜索功能，可以帮助企业员工高效检索历史项目经验。
项目搜索的工作流程如下：
-
用户输入查询： 用户输入一段文本，描述需要检索的项目（如“需要了解我们公司在加州建造的 higher ed 项目”）。
-
查询分类： Agentic RAG 将查询分类为项目搜索。
-
工具选择： Agentic RAG 根据查询内容选择合适的搜索工具（如项目名称搜索、员工-项目搜索、经验搜索、目录过滤等）。
-
知识检索： Agentic RAG 使用选定的工具在企业内部的项目数据库中查找相关信息。这些数据库可能包括 Deltatech, Unet, AEC360, Open Asset等
-
结果生成： Agentic RAG 将搜索结果呈现给用户，包括项目的名称、描述、参与人员、关键技术、成功经验、失败教训等。
通过项目搜索，AEC 企业可以：
- 借鉴历史项目经验， 避免重复犯错。
- 提高项目规划和实施的效率， 降低项目风险。
- 积累企业知识， 提升企业的核心竞争力。
下面是一个项目搜索的例子：用户搜索“what higher ed projects have we built in MA which were over 200,000 sq ft”，Agentic RAG能够找到符合要求的所有项目。
| 项目名称 | 项目类型 | 州 |
|---|---|---|
| Harvard University Life Sciences Research Center | Higher Education | MA |
| MIT Student Housing North Tower | Higher Education | MA |
如何利用 Agentic RAG 提升 AEC 效率
步骤一：明确您的搜索目标
在使用 Agentic RAG 之前，首先要明确您需要解决的问题或寻找的信息。例如，您可能需要找到一位熟悉 BIM 技术的结构工程师，或者需要了解公司在过去五年中参与的所有绿色建筑项目。清晰的搜索目标是高效利用 Agentic RAG 的前提。
步骤二：选择合适的搜索入口
Agentic RAG 通常提供多个搜索入口，例如员工搜索、项目搜索、知识库搜索等。根据您的搜索目标，选择最合适的搜索入口。如果您需要寻找专家，可以选择员工搜索；如果您需要了解历史项目经验，可以选择项目搜索；如果您需要查找规范、标准或案例，可以选择知识库搜索。
步骤三：输入清晰的查询语句
清晰、简洁的查询语句能够帮助 Agentic RAG 更准确地理解您的意图，并找到您需要的信息。尽量使用专业术语和关键词，避免使用含糊不清的表达。例如，如果您需要寻找一位熟悉 Revit 技术的结构工程师，可以输入“Revit 结构工程师”。
步骤四：分析和利用搜索结果
Agentic RAG 会将搜索结果以清晰、简洁的方式呈现给您。仔细分析搜索结果，筛选出与您的目标最相关的信息。您可以进一步了解专家的技能和经验，或者深入研究历史项目的关键技术和成功经验。将这些信息应用到您的实际工作中，可以有效地提高工作效率和决策质量。
Agentic RAG 的优势与挑战
? Pros更精准的搜索结果： 智能代理能够理解用户意图，选择合适的搜索工具，并对检索结果进行分析和筛选，从而提供更精准的搜索结果。
更高的工作效率： 快速找到所需的专家、经验和知识，提高工作效率和决策质量。
更强的知识管理能力： 实现知识的自动化检索、分析和应用，提升企业的知识管理水平。
更低的运营成本： 优化资源配置，降低项目风险，减少运营成本。
更强的创新能力： 促进知识共享和经验交流，激发员工的创新思维，提升企业的创新能力。
? Cons技术门槛较高： Agentic RAG 的部署和维护需要一定的技术投入。
数据质量要求较高： Agentic RAG 的搜索效果取决于数据源的质量和完整性。
隐私安全风险： 需要采取有效的安全措施，保护企业内部的敏感信息。
常见问题解答
Agentic RAG 与传统的 RAG 模型有什么区别？
Agentic RAG 在传统的 RAG 模型的基础上引入了智能代理（Agent），能够更智能地理解用户意图，选择合适的搜索工具，并对检索结果进行分析和筛选。因此，Agentic RAG 能够更精准地找到用户需要的信息，并生成更符合用户需求的结果。
Agentic RAG 需要哪些数据源？
Agentic RAG 需要访问企业内部的各种数据源，包括员工数据库、项目数据库、知识库、规范库、标准库、案例库等。数据源的质量和完整性直接影响 Agentic RAG 的搜索效果。
Agentic RAG 的部署和维护成本高吗？
Agentic RAG 的部署和维护成本取决于企业的具体情况，包括数据源的规模、系统的复杂性、以及所需的功能和性能。一般来说，Agentic RAG 的部署和维护需要一定的技术投入，但从长远来看，它可以显著提高工作效率和决策质量，降低运营成本，从而带来可观的经济效益。
相关问题
除了员工搜索和项目搜索，Agentic RAG 还能应用于哪些 AEC 场景？
Agentic RAG 在 AEC 行业具有广泛的应用前景，除了员工搜索和项目搜索，还可以应用于以下场景： 规范标准检索： 快速查找所需的建筑规范、设计标准、材料标准等。 案例分析： 检索类似项目的成功案例，为新项目提供参考。 风险评估： 识别潜在的项目风险，并制定相应的应对措施。 投标方案编制： 快速获取相关信息，提高投标方案的质量和效率。 设计优化： 分析现有设计方案的优缺点，并提出改进建议。 知识共享： 促进企业内部的知识共享和经验交流。 智能客服： 自动回答员工和客户的常见问题，提高客户满意度。 随着 AI 技术的不断发展，Agentic RAG 在 AEC 行业的应用将越来越广泛，为行业的智能化转型注入强大动力。
