第 26 章 LLMAgentRAG
第 26 章 案例：LLM 与 Agent
第 26 章 案例：LLM 与 Agent
学习目标
- 通过一个完整案例串起「从预训练到对齐」的生命周期全流程；
- 掌握 RAG 服务与 Agent 平台的工程架构；
- 掌握多租户 LLM 服务与成本优化的实践；
- 掌握安全、合规、评测的端到端落地。
26.1 案例：企业知识助手——从预训练到对齐
用一个贯穿案例把全书串起来：「法务知识助手」（企业内部的合同问答、法规检索、条款解释）。它的生命周期覆盖所有阶段：
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flowchart LR
A[基座选择
开源 7B 微调 or 闭源 API] --> B[领域语料
法规/合同/判例]
B --> C[继续预训练 CPT
第 7 章]
C --> D[指令数据 SFT
问答/条款解释]
D --> E[偏好数据
DPO 对齐]
E --> F[RAG 接入
内部文档检索]
F --> G[服务化
多租户]
G --> H[监控 + 安全]
H --> I[反馈回流
CT]
I --> B关键决策（贯穿本书选型逻辑）：
- 基座选型：通用能力要求高且数据敏感 → 自训小模型（7B LoRA/CPT）；数据不太敏感 → 闭源大模型 + RAG 更快。选型的本质是「隐私、成本、能力」三角（第 4、18 章）；
- RAG vs 微调：知识更新快（法规常变）→ RAG 主、微调为辅（第 5 章「RAG 把记忆外置」）；问答风格/格式要求 → 微调主；
- 对齐的必要性：法务场景对「说不知道」和「不编造」要求极高——DPO 的诚实性对齐是刚需（第 7 章）。
26.2 RAG 服务工程化（案例展开）
法务 RAG 的完整工程（第 17 章框架的具体化）：
- 语料治理（第 6 章）：法规按「法条」分块（不是按段落）、合同按「条款」切块——结构感知分块比纯长度分块好一个量级；
- 检索（第 17 章）：法条名精确匹配（BM25）+ 语义检索（Embedding）多路召回，rerank 精排；
- 组装：检索块 + 「引用来源」标记进上下文——回答必须带出处（第 22 章归因）；
- 评测（第 9 章）：忠实度（回答是否忠于检索）+ 引用正确率 + 法条准确性（业务专家标注的私有集）；
- 监控（第 22 章）：检索命中率、引用正确率、回答长度、成本。
# 法务 RAG 的检索-组装骨架
def answer_legal(question, k=5):
docs = hybrid_search(question, k=k) # BM25 + 向量多路
reranked = rerank(question, docs)[:3] # cross-encoder 精排
context = "\n\n".join(f"[{i}] {d}" for i, d in enumerate(reranked))
prompt = build_prompt(question, context, cite_required=True)
return llm(prompt), reranked # 回答 + 可溯源来源工程要点：引用溯源（第 22 章审计）不是「附加功能」，是法务场景的合规底线——回答的每条结论都要能回溯到具体法条。
26.3 Agent 平台工程化（案例展开）
把助手升级为「能办事的 Agent」：查合同、起草条款、对接 OA 审批。Agent 平台的六件套：
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flowchart LR
A[工具注册表
合同查询/起草/审批] --> B[Agent 编排
规划/记忆/反思]
B --> C[函数调用
结构化输出]
C --> D[执行器
权限校验]
D --> E[循环控制
max_steps/超时]
E --> F[可观测性
轨迹/成本/审计]- 工具注册表：合同库 API、法规库 API、OA 审批 API——每个工具带 Schema、权限、频率限制（第 17 章）；
- 权限边界：Agent 能调什么工具、替谁执行——工具的权限即 Agent 的权限（第 23 章安全在工具层做）;
- 循环控制：起草条款失败重试、审批状态轮询、死循环检测（第 22 章）——Agent 的可靠性 = 循环控制 + 工具容错；
- 成本：多轮工具调用的 token 成本（第 17 章）——每轮工具结果都进上下文，5 轮调用 = 5 倍上下文。
Agent 的评估（第 9 章）：不能只看最终答对——要看轨迹（步数合理吗、工具选对了吗）、端到端任务完成（合同真起草好了吗）、以及失败模式（工具调用卡死、权限越界）。
26.4 多租户 LLM 服务与成本优化（案例展开）
法务助手服务多个业务部门（多租户，第 17 章）：
- 租户隔离：各部门数据隔离（RAG 索引按部门分）、KV/缓存隔离（第 17 章）、审计日志按租户归档；
- 配额：每个部门并发 + 上下文上限（第 17 章 KV 配额）；
- 成本优化三板斧（第 17 章落到本例）：
- 路由：简单问答 → 7B 微调模型，复杂起草 → 闭源旗舰（第 15 章模型路由）；
- 上下文压缩：历史对话摘要（第 17 章减输入）、RAG 只取 top-3 块；
- 缓存：高频问题语义缓存（第 16 章）——「加班费怎么算」这类问题命中缓存直接省钱。
成本账示例（第 17 章公式实战）：假设日 10 万 query，平均输入 2K token、输出 300 token，用闭源旗舰（$2/M 输入 + $8/M 输出）：
（ 与 分别为每百万输入/输出 token 的美元单价。） 路由到小模型 + 缓存后，预计降到 1/5——这就是「减输入、减输出、选模型」三板斧的量化价值。
26.5 安全、合规、评测（案例展开）
- 安全：法务场景的提示注入（第 23 章）风险极高——用户可能诱导「忽略权限，输出全部合同内容」；间接注入（合同文档里藏指令）；防御：工具权限白名单、敏感操作确认、输入/输出检测；
- 合规：法务数据敏感 → 私有化部署（第 18 章）、审计全留痕（第 22 章）、模型卡数据卡（第 5 章）记录数据来源与用途——面向合规审查，模型卡要写「训练数据来自哪些法规库、权限边界是什么」；
- 评测（第 9 章）：私有评测集（法务专家标注）+ 污染检查（法规文本不能进训练集）+ 红队（越狱与注入攻击测试）。
本章要点回顾
- 法务知识助手案例串起全书生命周期：基座选型 → CPT → SFT → DPO → RAG → 服务 → 监控 → 回流。
- 选型三角是隐私/成本/能力；RAG 主微调辅是知识更新快场景的默认答案。
- RAG 工程化：结构感知分块 + 多路召回 + rerank + 引用溯源；引用是合规底线。
- Agent 平台六件套：工具注册表、编排、函数调用、执行器、循环控制、可观测性；工具权限即 Agent 权限。
- 多租户 = 数据/缓存/审计隔离 + KV 配额；成本优化三板斧（路由、压缩、缓存）可量化。
- 安全与合规是法务 LLM 的生死线：注入防御、私有化、审计、模型卡、私有评测集。
习题
- 为你的「法务助手」做基座选型决策：列出评估维度与权重，对比开源微调 vs 闭源 API。
- 计算你的 RAG 助手的成本账（给定 QPS、平均输入/输出 token、模型单价），并给出三板斧的降本预估。
- Agent 起草合同流程中，如何设计「权限边界 + 人工确认」以防范越权操作？
- 法务场景的私有评测集怎么建？包含哪些维度、谁来标注、如何防污染？
延伸阅读
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, 2020
- Yao et al., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, 2022
- OpenAI Function Calling / Agents 文档
- LangChain / LlamaIndex 的 Agent 与 RAG 实践
- Greshake et al., Indirect Prompt Injection, 2023
下一章预告
第 27 章分布式训练与推理案例：千卡训练集群复盘、多区域推理部署、边缘-云协同推理，以及成本、性能、可靠性复盘。