LlamaIndex + OpenAI打造自评式智能体，实现可靠RAG与工具协作

背景与意义

在生成式 AI 迅速落地的今天，检索增强生成（RAG） 已成为提升模型真实性的关键手段。然而，传统 RAG 往往缺乏对答案质量的主动评估，导致 hallucination 与信息偏差频发。本文通过引入自评估智能体，让系统在生成答案后自动检查信度与相关性，再根据评分进行一次性修正，从而显著提升输出可靠性。

核心技术栈

• LlamaIndex：开源的文档索引与检索框架，负责构建向量库并提供高效的相似度搜索。
• OpenAI GPT‑4o‑mini：低成本的生成模型，承担检索后答案的撰写与自评任务。
• FaithfulnessEvaluator / RelevancyEvaluator：OpenAI 提供的评价工具，用于量化答案的忠实度与相关度。
• ReActAgent：基于 ReAct 思维链的智能体，实现检索、思考、工具调用和自我评估的闭环。

实现步骤

1. 环境准备：安装 llama-index、llama-index-llms-openai、llama-index-embeddings-openai 等依赖，并在运行时安全加载 OPENAI_API_KEY。
2. 构建知识库：将业务文档转化为 Document 对象，使用 OpenAI Embedding（text-embedding-3-small）建立向量索引。
3. 定义工具函数
   • retrieve_evidence(q): 基于向量检索返回前 N 条证据文本。
   • score_answer(q, a): 调用 Faithfulness 与 Relevancy 评估器，输出两项得分。
4. 组装智能体：使用 ReActAgent 将上述工具注入，设定系统提示要求先检索、后生成、再评估并在得分低于阈值时修正答案。
5. 异步执行：利用 asyncio 与 Context 实现流式推理，实时打印每一步的中间结果，最终返回经自评估修正的完整答案。

关键要点

• 模块化设计：检索、生成、评估三大模块相互独立，后期可轻松替换模型或加入新工具（如代码执行、数据库查询）。
• 质量门控：通过 Faithfulness 与 Relevancy 双评分，确保答案既忠实于证据，又紧扣用户提问。
• 可扩展性：框架支持多轮交互、不同领域的专属知识库，只需更换文档集合即可快速部署。

小结

本文示例证明，借助 LlamaIndex 与 OpenAI 的组合，能够快速搭建一个自评估智能体，在 RAG 流程中加入质量检查与自动修正机制。这不仅提升了系统的可信度，也为企业级 AI 应用提供了更安全、可控的技术路线。未来，可进一步引入多模态检索、行业专属评估指标，让智能体在更复杂的业务场景中发挥更大价值。