部落格
Jul, 02, 2025
從數據處理到內容生成，Oracle Database 23ai建構Multiagent RAG解決方案
撰文/ 緯謙科技
在AI蓬勃發展的時代，將「檢索」與「生成」結合的檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）成為熱門話題。
RAG檢索增強生成模型不僅從訓練數據中學習，還會在生成答案前至龐大的資料庫、文檔集或網頁中進行資料檢索，引導生成模型產生最終的回答，避免了僅依賴靜態訓練數據所帶來的局限性，即時提供準確、符合預期需求的答案。
背景與需求
檢索增強生成模型因具備資訊即時性、低生成錯誤率的優勢，已成為AI領域的核心技術。然而，當遇到需要多步驟推理和複雜決策的挑戰性問題時，僅依賴單一檢索及生成機制恐不敷使用。在此情況下，透過建構多代理程式RAG（Multiagent RAG），並將其部署於Oracle雲端架構（OCI），同時整合最新的Oracle Database 23ai增強功能，企業方能以更智慧的方式回應各類複雜查詢。
架構核心技術
此系統中，大型語言模型（LLM）代理負責深度規劃、研究並生成最終回應。透過內建的思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）策略模擬人類解決問題的思維邏輯，藉由問題拆解與逐步分析，推動系統高效解決複雜問題。
Gradio作為協調與整合工具，使用開源模組上傳並取得多來源資料，最終處理為向量格式，以供模型運算。其內建的CoT視覺化功能，能清晰展示每個AI Agent生成最終回覆時所採取的步驟和決策，確保AI Agent增強本地和雲端模型的推理能力。此外，Gradio 提供自然語言聊天介面，用戶可直接輸入查詢，並快速獲得直觀且精準的回覆。
Gradio作為協調與整合工具，使用開源模組上傳並取得多來源資料，最終處理為向量格式，以供模型運算。其內建的CoT視覺化功能，能清晰展示每個AI Agent生成最終回覆時所採取的步驟和決策，確保AI Agent增強本地和雲端模型的推理能力。此外，Gradio 提供自然語言聊天介面，用戶可直接輸入查詢，並快速獲得直觀且精準的回覆。
挑戰與突破
在建構多代理RAG解決方案的過程中，面臨諸多挑戰：首先，如何統一處理來自多樣化數據來源，包含：PDF文件、網頁內容、程式代碼。其次，如何在大量數據中檢索具有高相關且準確的內容。最後，如何確保生成的內容不僅具備高品質，還能精準滿足用戶需求。
在Oracle雲端基礎設施（OCI）環境中建構多代理RAG解決方案，可有效應對上述挑戰，首先，數據擷取方面，使用Gitingest工具從代碼庫中擷取資訊，並採用Trafilatura從網頁抓取最新資訊，確保數據的時效性。數據預處理階段中，使用Docling工具擷取PDF檔中的關鍵資訊並將其結構化。隨後存入 OCI 平台內的 Oracle Database 23ai中，以構建強大的知識庫。接著，使用 Python 編寫檢索腳本，用於快速從知識庫中獲取相關資料，確保檢索結果具備高相關性和準確性。最後，借助 Oracle Database 23ai的生成模型，整合獲取的資料，進一步生成高品質內容，滿足用戶的多樣化需求。
在Oracle雲端基礎設施（OCI）環境中建構多代理RAG解決方案，可有效應對上述挑戰，首先，數據擷取方面，使用Gitingest工具從代碼庫中擷取資訊，並採用Trafilatura從網頁抓取最新資訊，確保數據的時效性。數據預處理階段中，使用Docling工具擷取PDF檔中的關鍵資訊並將其結構化。隨後存入 OCI 平台內的 Oracle Database 23ai中，以構建強大的知識庫。接著，使用 Python 編寫檢索腳本，用於快速從知識庫中獲取相關資料，確保檢索結果具備高相關性和準確性。最後，借助 Oracle Database 23ai的生成模型，整合獲取的資料，進一步生成高品質內容，滿足用戶的多樣化需求。
特點
利用整合LLM、Docling、Gitingest、Trafilaturac和Pythony等關鍵技術，在Oracle雲端基礎設施（OCI）上建構多代理檢索增強生成（RAG）解決方案，不僅解決複雜問題的資料檢索和生成挑戰，還更顯著提升回覆效率和品質，Oracle Database 23ai展示在複雜數據和高品質內容生成的優勢。
- 高效率檢索
快速從大量數據中檢索到準確且高度相關的資料，大幅提升工作效率。
- 高品質的內容
生成的內容具備高相關性和高品質，不僅滿足用戶需求，同時提升AI的專業與可靠度。
- 自動化處理
透過自動化數據處理和分析，減少人工干預，提升數據處理的效率和準確性。
- 靈活的系統架構
本解決方案的系統架構具備高靈活性，可依據業務需求進行快速擴展和調整，適應不同的應用場景。
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