RAG 节点是否能成为 Graph Routing 的直接决策信号？

Question

我查过几篇 RAG + Agent 框架（DSPy, Adept Fuyu 相关论文），但未看到 Retrieval Confidence 被直接用于 Edge Routing 的方法。
LangGraph 是否有 Routing based on Retrieval Score 的实验结果？我目前没找到

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你的问题非常有深度，涉及到 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 与 Graph Routing（图路由） 的结合。你提到的“是否可以将 RAG 节点的检索置信度（Retrieval Confidence）作为 Graph Routing 的直接决策信号”，以及 LangGraph 是否支持基于检索得分的路由，是当前研究和工程实践中一个值得深入探讨的方向。

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一、RAG 节点能否成为 Graph Routing 的直接决策信号？

✅ 理论上是可行的

在 RAG + Agent 框架中，RAG 节点通常负责从外部知识库中检索相关信息，然后将其作为上下文输入到生成模型中。如果能获取到 Retrieval Confidence（即检索结果的可信度或相关性得分），那么确实可以将其作为 路由决策的依据。

🔍 关键点分析：

1. Retrieval Confidence 的来源

   • 一些 RAG 实现（如 langchain、Hugging Face 的 RAG 模型）会返回每个检索文档的相似度分数。
   • 如果这些分数可以被提取并传递给后续节点，就可以作为路由判断的依据。

2. Graph Routing 的逻辑

   • 在 LangGraph 或类似框架中，Edge Routing 通常是根据某些条件（如文本内容、关键词、意图识别等）决定下一步执行哪个节点。
   • 如果能将 Retrieval Confidence 作为条件判断的一部分，就能实现“基于检索得分的路由”。

3. 实际应用中的挑战

   • 如何获取并传递 Retrival Score：需要确保 RAG 节点能够输出该信息。
   • 如何定义路由规则：例如，“当置信度 > 0.8 时走 A 路径，否则走 B 路径”。
   • 性能与稳定性：高置信度可能意味着更可靠的信息，但低置信度也可能提供补充信息，需合理设计路由策略。

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二、LangGraph 是否支持基于 Retrieval Score 的路由？

🚫 目前官方文档中没有明确提到这一点

目前 LangGraph 主要关注的是 基于文本内容的路由（如使用 LLM 判断下一个节点），而基于检索得分的路由尚未被广泛讨论或实现。

但是，通过自定义节点和条件判断机制，是可以实现的。

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三、解决方案：如何实现基于 Retrieval Score 的 Graph Routing？

以下是详细的实现步骤，适用于 LangGraph 或类似的流程引擎（如 LangChain、DAG 构建工具）。

1. 构建 RAG 节点，并获取检索得分

你需要确保 RAG 节点不仅返回检索到的内容，还返回对应的 检索得分。

示例代码（使用 langchain）：

from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA

# 假设你已经初始化了向量数据库
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
vectorstore = FAISS.from_texts(texts, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 创建 QA 链，包含 retrieval score
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="map_reduce",
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True,
)

# 执行查询并获取检索结果及得分
result = qa_chain.invoke("What is the capital of France?")
print(result["source_documents"])  # 包含检索文档
print(result["retrieved_documents_scores"])  # 假设你已配置返回得分

⚠️ 注意：langchain 默认不返回得分，你需要自定义 retriever 来返回得分。

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2. 创建自定义路由节点

在 LangGraph 中，你可以通过自定义函数来判断是否进入某个分支。

示例代码（LangGraph 自定义路由）：

from langgraph.graph import StateGraph, END

def route_by_score(state):
    # 假设 state['retrieval_score'] 是 RAG 节点传入的得分
    if state['retrieval_score'] > 0.8:
        return "high_confidence_path"
    else:
        return "low_confidence_path"

# 定义状态结构
class MyState(State):
    query: str
    retrieved_docs: list
    retrieval_score: float
    response: str

# 定义流程
workflow = StateGraph(MyState)

# 添加节点
workflow.add_node("rag_node", rag_function)
workflow.add_node("high_confidence_path", high_confidence_function)
workflow.add_node("low_confidence_path", low_confidence_function)

# 添加边
workflow.add_edge("rag_node", "route_node")
workflow.add_conditional_edges(
    "route_node",
    route_by_score,
    {
        "high_confidence_path": "high_confidence_path",
        "low_confidence_path": "low_confidence_path",
    }
)

workflow.add_edge("high_confidence_path", END)
workflow.add_edge("low_confidence_path", END)

# 编译流程
app = workflow.compile()

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3. 在 RAG 节点中注入评分

确保在 RAG 节点中计算并传递 retrieval_score 到状态中。

示例代码（RAG 节点）：

def rag_function(state):
    # 这里调用 RAG 检索并获取得分
    result = qa_chain.invoke(state["query"])
    state["retrieved_docs"] = result["source_documents"]
    state["retrieval_score"] = result["retrieval_score"]  # 假设你有这个字段
    return state

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四、实验结果与参考

目前在公开论文中，基于检索得分的路由尚未成为主流，但以下方向值得关注：

• DSPy 和 Adept Fuyu 框架中虽然没有直接使用 Retrieval Confidence 作为路由信号，但它们强调了 动态调整检索策略 的能力。
• LangGraph 的灵活性使其非常适合进行此类定制化实验，但需要开发者自行实现评分传递和路由逻辑。

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五、总结

| 问题 | 回答 | |------|------| | RAG 节点能否作为 Graph Routing 的直接决策信号？ | ✅ 可以，但需要获取并传递 Retrieval Confidence | | LangGraph 是否支持基于检索得分的路由？ | ❌ 官方未直接支持，但可以通过自定义实现 | | 如何实现？ | 1. 获取 RAG 得分；2. 创建自定义路由函数；3. 将得分注入状态中 |

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如果你希望进一步探索这一方向，建议尝试以下研究方向：

• 多阶段检索策略：根据不同置信度选择不同检索器
• 动态路由策略：结合多个指标（如置信度、文档长度、时间戳等）
• 强化学习辅助路由：通过 RL 学习最优路由路径

如需我帮你写一个完整的示例项目或实验代码，也可以告诉我！