AI Agent DSL与RAG技术实战：构建高效检索增强生成系统

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生成式 AI（如 GPT 系列）虽然能生成流畅的文本，但在实际应用中常遇到两个核心问题：

信息准确性不足：模型依赖预训练知识，无法保证最新或领域特定信息的正确性
上下文相关性差：当用户查询需要特定背景知识时，模型可能产生看似合理但实际偏离需求的回答

传统解决方案如微调 (Fine-tuning) 存在成本高、迭代慢的缺点。这正是检索增强生成 (RAG) 技术的用武之地——通过实时检索外部知识库来增强生成质量。

主流的 RAG 实现方案有以下三种：

基础 RAG 管道
流程：查询 → 检索 → 生成
优点：实现简单
缺点：检索结果与生成环节割裂
迭代式 RAG
流程：多次检索 - 生成循环
优点：可逐步细化结果
缺点：延迟显著增加
DSL 驱动 RAG（推荐）
流程：通过领域特定语言 (DSL) 统一控制检索和生成
优点：灵活性强，可定制检索策略

示例 DSL 结构：

{
  "retrieval": {"sources": ["knowledge_base", "api_docs"],
    "strategy": "hybrid_search",
    "params": {"top_k": 3, "score_threshold": 0.7}
  },
  "generation": {"prompt_template": "基于以下上下文回答：{context}\n 问题：{question}",
    "temperature": 0.3
  }
}

graph TD
    A[用户查询] --> B(DSL 解析器)
    B --> C{检索阶段}
    C --> D[向量数据库]
    C --> E[全文搜索引擎]
    D --> F[结果聚合]
    E --> F
    F --> G{生成阶段}
    G --> H[LLM 生成]
    H --> I[响应输出]

def retrieve_with_dsl(query: str, dsl: dict) -> List[Document]:
    """
    基于 DSL 配置执行检索
    :param query: 用户原始查询
    :param dsl: 检索 DSL 配置
    :return: 排序后的文档列表
    """
    # 查询重写（提升检索效果）rewritten_query = query_rewriter.rewrite(
        query,
        method=dsl.get('rewrite_strategy', 'basic')
    )

    # 多路检索
    results = []
    for source in dsl['retrieval']['sources']:
        if source == 'vector_db':
            docs = vector_search(
                rewritten_query,
                top_k=dsl['retrieval']['params']['top_k'],
                index_name='main_index'
            )
        elif source == 'fulltext':
            docs = fulltext_search(
                rewritten_query,
                limit=dsl['retrieval']['params']['top_k']
            )
        results.extend(docs)

    # 结果聚合与重排序
    return reranker.rerank(
        documents=results,
        query=query,
        method=dsl.get('rerank_strategy', 'simple')
    )[:dsl['retrieval']['params']['top_k']]

def generate_with_context(question: str, context: List[str], dsl: dict) -> str:
    """
    上下文感知的生成
    :param question: 用户问题
    :param context: 检索到的上下文
    :param dsl: 生成 DSL 配置
    :return: 生成的回答
    """
    # 动态构造 prompt
    prompt = dsl['generation']['prompt_template'].format(context='\n\n'.join(context),
        question=question
    )

    # 调用 LLM（带退避机制的客户端）response = llm_client.generate(
        prompt,
        temperature=dsl['generation']['temperature'],
        max_tokens=dsl['generation'].get('max_tokens', 512)
    )

    # 后处理（可选）if dsl['generation'].get('post_process'):
        return post_processor.process(response)
    return response