DeepRAG 如何帮助 AI 智能体从检索走向理解

要实现变革性的 AI 价值，并不仅仅是要找到正确的信息。企业虽然已经拥有能够检索信息的 AI 智能体——但检索并不等同于理解。简单的检索增强生成（RAG）擅长回答事实性问题，能够通过检索相关数据并进行总结。

然而，要在高价值流程中构建和部署 AI 智能体，往往需要基于数百页密集、分散的文档进行复杂的上下文工程。这正是传统 RAG 的不足：它能提取相关片段，却无法真正理解你要解决的问题。RAG 无法调和矛盾条款，无法应用领域规则，也无法追踪某个例外如何影响其他结果。

只有当 AI 智能体能够整合上下文、基于证据验证假设，并用透明可见的推理链条支撑其建议时，变革性的价值才会真正显现。换句话说，难点不在于找到上下文，而在于理解它。

为什么 AI 智能体必须在信息检索方面发生进化？

在现实中，最关键的信息往往不在单一、整洁的数据库中，而是分散在多个数据孤岛里：患者的病史可能分布在 50 份不同的临床记录中；合同风险可能隐藏在三份修订和一个独立的附表里；产品的制造过程则可能记录在批次记录、质量报告和监管文件中。

简单的检索型智能体往往在此失效。它们或许能找到相关片段，但看不到全局，无法串联信息点、识别矛盾，也无法从多个来源中综合出新的洞见。在尝试过程中，它们往往会忽略或淡化冲突信息，遗漏生效日期和定义，并生成难以审计的摘要。

企业正逐渐触及传统 RAG 的极限。随着业务尝试更复杂、更精细的智能体用例，它们需要跨文档的复杂推理、对不确定性和边缘案例的处理，以及对每个输出的引用，以确保所有决策合规且可追溯。简而言之，RAG 必须进化。

引入 DeepRAG

解锁真正的理解

要在企业中真正发挥作用，AI 智能体必须具备以下能力：

打破数据孤岛：主动整合企业内的非结构化数据；

确保合规性：为每条信息来源和每个决策提供透明、可审计的轨迹；

分析而非仅仅总结：回答需要跨文档推理的复杂问题。

这正是 DeepRAG（深度检索增强生成）的用武之地。由 UiPath 开发的 DeepRAG 是一套 AI 系统，赋予智能体真正的理解能力。

DeepRAG 不仅是传统 RAG 的升级，更是一套可以投入生产的系统，能够在多份文档之间进行深度综合。它不会仅选择最短路径来寻找信息，而是通过智能体推理机制，在单次查询中智能规划、研究、提问，并从多达 1000 页的文档集中综合信息。这使得基于 DeepRAG 的 AI 智能体能够以全面、附带引用的答案回应复杂查询。

DeepRAG 如何工作？

DeepRAG 采用复杂多步骤的智能体工作流，模拟人类研究者的思考过程。其工作流程分为三个阶段：

阶段一：初始规划

当 DeepRAG 收到如“该患者有哪些心脏风险因素？”等复杂查询时，不会立即开始搜索。它会先分析用户意图，并将复杂问题拆解为逻辑清晰、包含具体子问题的执行计划。例如，该问题可能被拆解为：