AI Agent开发实战⑰｜多跳检索与知识图谱：让RAG突破单跳限制

用户问"马斯克创立的公司有哪些员工超过10000人"，传统RAG检索两次就断了——先找"马斯克创立的公司"，再找"这些公司的员工数"。多跳检索就是解决这个问题的：让Agent像人一样，一步一步查下去。

一、单跳检索的局限性

传统RAG是"一问一查一答"：

用户：马斯克创立的公司有哪些员工超过10000人？

传统RAG检索：
Query: "马斯克创立的公司 员工超过10000人"
检索结果：混合了马斯克、公司、员工数的片段，但都是碎片化信息

问题：
1. 没有一篇文档同时包含"马斯克创立的公司"和"员工数"
2. 需要先查公司列表，再查每个公司的员工数
3. 这是一个"两跳"问题，传统RAG只能处理"一跳"

多跳问题的特征：

• 问题包含多个子问题
• 子问题之间有依赖关系
• 需要用前一步的结果作为下一步的输入

二、多跳检索的三种架构

2.1 迭代检索（Iterative Retrieval）

最直观的方案：查一步、用结果再查一步。

class IterativeRetriever:
    """迭代检索"""
    
    def __init__(self, llm, retriever, max_hops: int = 3):
        self.llm = llm
        self.retriever = retriever
        self.max_hops = max_hops
    
    def retrieve(self, query: str) -> list[dict]:
        """多跳检索"""
        
        all_docs = []
        current_query = query
        
        for hop in range(self.max_hops):
            print(f"第{hop+1}跳，查询：{current_query}")
            
            # 检索
            docs = self.retriever.search(current_query, k=5)
            all_docs.extend(docs)
            
            # 判断是否需要继续
            if self._is_complete(docs, query):
                break
            
            # 生成下一跳查询
            next_query = self._generate_next_query(query, docs)
            if not next_query:
                break
            
            current_query = next_query
        
        return all_docs
    
    def _is_complete(self, docs: list, original_query: str) -> bool:
        """判断是否已经找到答案"""
        
        prompt = f"""
        原始问题：{original_query}
        
        检索到的文档：
        {self._format_docs(docs)}
        
        请判断：这些文档是否足以回答原始问题？
        回答：是/否
        """
        
        response = self.llm.invoke(prompt)
        return "是" in response.content
    
    def _generate_next_query(self, original_query: str, docs: list) -> str:
        """生成下一跳查询"""
        
        prompt = f"""
        原始问题：{original_query}
        
        已检索到的文档：
        {self._format_docs(docs)}
        
        这些文档还不足以回答原始问题。请生成下一步需要查询的内容。
        要求：
        1. 基于已检索到的信息
        2. 补充回答原始问题所需的信息
        3. 简洁明了，一句话
        
        下一步查询：
        """
        
        response = self.llm.invoke(prompt)
        return response.content.strip()
    
    def _format_docs(self, docs: list) -> str:
        return "\n".join([f"- {doc['content'][:200]}" for doc in docs])


# 使用示例
retriever = IterativeRetriever(llm, vector_retriever)

query = "马斯克创立的公司有哪些员工超过10000人？"
docs = retriever.retrieve(query)

# 输出：
# 第1跳，查询：马斯克创立的公司有哪些员工超过10000人？
# 第2跳，查询：SpaceX Tesla Twitter员工人数
# 第3跳，查询：SpaceX员工数 Tesla员工数 Twitter员工数

2.2 分解检索（Decomposition Retrieval）

先拆解问题，再分别检索。

class QueryDecomposer:
    """查询分解器"""
    
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm
    
    def decompose(self, query: str) -> list[str]:
        """将复杂问题分解为子问题"""
        
        prompt = f"""
        用户问题：{query}
        
        请将这个问题分解为多个独立的子问题。
        要求：
        1. 每个子问题可以独立回答
        2. 子问题的答案组合起来可以回答原问题
        3. 每行一个子问题，不要编号
        
        示例：
        原问题：马斯克创立的公司有哪些员工超过10000人？
        子问题：
        马斯克创立了哪些公司？
        SpaceX有多少员工？
        Tesla有多少员工？
        Twitter有多少员工？
        """
        
        response = self.llm.invoke(prompt)
        sub_queries = [line.strip() for line in response.content.split('\n') if line.strip()]
        
        return sub_queries


class DecompositionRetriever:
    """分解检索"""
    
    def __init__(self, llm, retriever):
        self.llm = llm
        self.retriever = retriever
        self.decomposer = QueryDecomposer(llm)
    
    def retrieve(self, query: str) -> dict:
        """分解并检索"""
        
        # 分解问题
        sub_queries = self.decomposer.decompose(query)
        
        print(f"分解为{len(sub_queries)}个子问题：")
        for i, sq in enumerate(sub_queries, 1):
            print(f"  {i}. {sq}")
        
        # 分别检索
        results = {}
        for sub_query in sub_queries:
            docs = self.retriever.search(sub_query, k=3)
            results[sub_query] = docs
        
        # 合并结果
        all_docs = []
        for docs in results.values():
            all_docs.extend(docs)
        
        return {
            "sub_queries": sub_queries,
            "results": results,
            "all_docs": self._deduplicate(all_docs)
        }
    
    def _deduplicate(self, docs: list) -> list:
        """去重"""
        seen = set()
        unique = []
        for doc in docs:
            if doc["id"] not in seen:
                seen.add(doc["id"])
                unique.append(doc)
        return unique

2.3 知识图谱增强检索（KG-Enhanced Retrieval）

利用知识图谱存储实体关系，进行结构化查询。

class KnowledgeGraphRetriever:
    """知识图谱增强检索"""
    
    def __init__(self, neo4j_driver, llm):
        self.driver = neo4j_driver
        self.llm = llm
    
    def retrieve(self, query: str) -> list[dict]:
        """知识图谱检索"""
        
        # 提取实体
        entities = self._extract_entities(query)
        
        # 在图谱中查询关系
        facts = self._query_graph(entities)
        
        # 用图谱信息补充检索
        docs = self._retrieve_with_facts(query, facts)
        
        return docs
    
    def _extract_entities(self, query: str) -> list[str]:
        """提取实体"""
        
        prompt = f"""
        从以下文本中提取实体（人名、公司名、地点等）：
        {query}
        
        每行一个实体，不要编号。
        """
        
        response = self.llm.invoke(prompt)
        return [line.strip() for line in response.content.split('\n') if line.strip()]
    
    def _query_graph(self, entities: list[str]) -> list[dict]:
        """在知识图谱中查询"""
        
        facts = []
        
        with self.driver.session() as session:
            for entity in entities:
                # 查询与实体相关的关系
                result = session.run(
                    """
                    MATCH (e:Entity {name: $name})-[r]->(related)
                    RETURN e.name, type(r) as relation, related.name
                    LIMIT 10
                    """,
                    name=entity
                )
                
                for record in result:
                    facts.append({
                        "subject": record["e.name"],
                        "relation": record["relation"],
                        "object": record["related.name"]
                    })
        
        return facts
    
    def _retrieve_with_facts(self, query: str, facts: list[dict]) -> list[dict]:
        """用图谱事实增强检索"""
        
        # 构建扩展查询
        fact_text = "\n".join([
            f"{f['subject']} {f['relation']} {f['object']}"
            for f in facts
        ])
        
        enhanced_query = f"{query}\n相关信息：{fact_text}"
        
        # 这里可以调用向量检索
        return vector_retriever.search(enhanced_query)


# 知识图谱数据结构
"""
节点：
- Entity: {name: "马斯克", type: "人物"}
- Company: {name: "Tesla", type: "公司"}

关系：
- (:Entity {name: "马斯克"})-[:FOUNDED]->(:Company {name: "Tesla"})
- (:Company {name: "Tesla"})-[:HAS_EMPLOYEES]->(:Value {count: 127855})
"""

# 构建知识图谱
def build_knowledge_graph(documents: list[str], llm):
    """从文档构建知识图谱"""
    
    for doc in documents:
        # 用LLM提取三元组
        prompt = f"""
        从以下文档中提取实体和关系：
        {doc}
        
        输出格式（每行一个三元组）：
        实体1, 关系, 实体2
        
        示例：
        马斯克, 创立, SpaceX
        SpaceX, 员工数, 13000
        """
        
        response = llm.invoke(prompt)
        triples = [line.split(', ') for line in response.content.split('\n') if ',' in line]
        
        # 写入图谱
        for triple in triples:
            if len(triple) == 3:
                subject, relation, obj = [t.strip() for t in triple]
                write_to_graph(subject, relation, obj)

三、三种方案对比

方案	优势	劣势	适用场景
迭代检索	简单易实现	依赖LLM判断，可能走偏	通用场景
分解检索	逻辑清晰	子问题可能遗漏依赖	问题可明确分解
知识图谱	结构化查询、准确	需要构建图谱、维护成本高	特定领域、实体关系明确

四、实测效果对比

4.1 测试设置

测试数据：
- 文档：5000篇公司新闻
- 查询：50个多跳查询
- 评估：Answer Accuracy（答案准确率）

4.2 效果对比

方案	准确率	平均检索次数	平均耗时
单跳检索（基线）	42.3%	1	120ms
迭代检索	68.7%	2.4	580ms
分解检索	71.2%	3.1	620ms
知识图谱	78.5%	1（图谱查询）	350ms

关键发现：

• 多跳检索比单跳提升26-36%
• 知识图谱效果最好，但需要前期构建成本

五、选型决策

第一步：问题类型判断
    │
    ├── 问题可明确分解为子问题
    │   → 【分解检索】
    │
    ├── 问题需要逐步探索
    │   → 【迭代检索】
    │
    └── 涉及大量实体关系查询
        → 【知识图谱】

第二步：资源评估
    │
    ├── 无图谱，需要快速实现
    │   → 【迭代检索】
    │
    ├── 有图谱或愿意构建
    │   → 【知识图谱】
    │
    └── 问题模式固定
        → 【分解检索】

六、实战案例：公司信息查询Agent

class CompanyInfoAgent:
    """公司信息查询Agent（多跳检索示例）"""
    
    def __init__(self, llm, retriever, kg_retriever=None):
        self.llm = llm
        self.retriever = retriever
        self.kg_retriever = kg_retriever
    
    def answer(self, query: str) -> str:
        """回答多跳问题"""
        
        # 判断是否需要多跳
        if self._needs_multi_hop(query):
            # 使用迭代检索
            docs = self._multi_hop_retrieve(query)
        else:
            # 单跳检索
            docs = self.retriever.search(query, k=5)
        
        # 生成答案
        context = self._format_docs(docs)
        answer = self._generate_answer(query, context)
        
        return answer
    
    def _needs_multi_hop(self, query: str) -> bool:
        """判断是否需要多跳"""
        
        multi_hop_keywords = ["哪些", "分别", "每个", "所有"]
        return any(kw in query for kw in multi_hop_keywords)
    
    def _multi_hop_retrieve(self, query: str) -> list[dict]:
        """多跳检索"""
        
        # 第1跳：检索初步信息
        docs_1 = self.retriever.search(query, k=10)
        
        # 提取关键实体
        entities = self._extract_entities_from_docs(docs_1)
        
        # 第2跳：针对每个实体深入检索
        docs_2 = []
        for entity in entities[:5]:  # 限制实体数量
            entity_docs = self.retriever.search(f"{entity} 员工数", k=2)
            docs_2.extend(entity_docs)
        
        # 合并去重
        all_docs = self._deduplicate(docs_1 + docs_2)
        
        return all_docs
    
    def _extract_entities_from_docs(self, docs: list) -> list[str]:
        """从文档中提取实体"""
        
        text = " ".join([d["content"][:200] for d in docs])
        
        prompt = f"""
        从以下文本中提取公司名称：
        {text}
        
        每行一个公司名，不要编号。
        """
        
        response = self.llm.invoke(prompt)
        return [line.strip() for line in response.content.split('\n') if line.strip()]


# 使用示例
agent = CompanyInfoAgent(llm, retriever)

query = "马斯克创立的公司有哪些员工超过10000人？"
answer = agent.answer(query)
print(answer)

七、总结

场景	推荐方案	准确率提升	实现难度
通用多跳问题	迭代检索	+26%	中
可分解问题	分解检索	+29%	中
实体关系查询	知识图谱	+36%	高

多跳检索是复杂问题的必选项，但会增加延迟，需要权衡效果和性能。

下篇预告：「上下文压缩与选择：让LLM看到最有价值的信息」——检索到50篇文档，但LLM只能看5篇，如何选择？

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需要完整多跳检索代码的同学，可以看我主页的付费资源专栏。

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