文章浏览阅读962次,点赞13次,收藏18次。本文详细解析了传统RAG的三大局限，并介绍了Agentic RAG这一创新解决方案。tong过智Neng体的动态推理和多工具协作， Agentic RAG实现了geng灵活、精准、高效的检索过程。文章提供了搭建Agentic RAG的五步法， 并讨论了其应用价值、挑战与未来趋势，指出Agentic RAG正从检索增强向任务增强演进，有望成为全Neng型智Neng体。

Agentic RAG：解决传统RAG的痛点

Agentic RAG允许你的LLM从多个数据源和工具中提取数据，从而提供geng大的灵活性。与传统RAG以Zui小的适应性对查询Zuo出反应不同，agentic RAG可yi在飞行中根据上下文geng改其检索策略。 等着瞧。 tong过多代理协同工作的系统，你可yi构建可 的AI系统，这些系统可yi处理范围广泛的用户查询。

一种高度使用的多代理设计模式：Agentic黑板模式

此模式用于解决需要增量解决方案的复杂问题，其中代理tong过共享知识库异步协作。与快节奏的数字工作区中的同事类似，每个代理dou带来了不同的技Neng。 我整个人都不好了。 有些专门从事信息检索，有些分析模式，还有一些在共享ren何内容之前验证发现。

传统RAG的局限性与Agentic RAG的创新之处

尊嘟假嘟？ 在传统RAG架构中， 检索与生成是割裂的两个阶段：外部系统负责查找信息，语言模型仅被动地基于检索后来啊生成答案。模型本身既不了解该查什么也无法判断是否需要再查。而在新一代的智Neng体式检索中， 语言模型不再只是被动地等待检索后来啊，而是Neng够主动规划、发起并控制整个检索过程，一边承担两个核心任务：

• 检索、过滤与聚合信息：模型可yi决定使用哪种工具、何时发起搜索、何时停止，并整合后来啊以生成高质量上下文。
• 基于检索的生成与推理：报告、编写代码、回答复杂问题。

太治愈了。 在RAG模式中，检索、增强和生成由单独的进程管理。LLM可Neng会tong过不同的提示来进行每个过程。只是直接与用户交互的LLM通常Zui了解回答用户查询所需的内容。检索LLM可Neng不会以与生成LLM相同的方式解释用户的意图，从而为其提供可Neng妨碍其响应Neng力的不必要的信息。

格局小了。 传统RAG面临检索单一、 无法处理复杂问题、策略僵化三大痛点。Agentic RAGtong过引入AI智Neng体， 实现问题优化、需求判断、多工具调度、迭代检索、答案质检和失败熔断六大核心功Neng，显著提升系统性Neng。它不仅Neng替代高成本的微调，还Neng 复杂文档处理和实时决策支持场景。

LangChain报告预测：Agentic RAG的未来趋势

LangChain报告预测， 2024年70%的大模型应用将采用Agentic架构，企业应关注这一技术趋势，但需根据实际需求选择合适的架构。

Agentic RAG的实践价值与挑战

不夸张地说... Self-RAGtong过自我反思验证检索质量与生成依据。优势：可完成PPT制作、数据分析等综合性任务，支撑企业级复杂应用。工程难点：需精心设计工作流，这正是当前AI开发者的核心价值。

传统RAG vs Agentic RAG：关键对比

本期分享了Agentic RAG的基础框架，后续将深入探讨评估方法等进阶内容。感兴趣的朋友请持续关注， 蚌埠住了！ 你的点赞转发是对创作的Zui大支持！我们下期再见...

Agentic RAG：技术演进与挑战

系统会采用相同的检索与生成逻辑， 导致前者可Neng因过度检索冗余信息降低效率，后者可Neng因检索范围过窄遗漏关键观点。 我惊呆了。 Agentic RAG用智Neng代理...

传统RAG的核心逻辑是“用户提问→检索外部知识库→结合检索后来啊生成回答”， 整个流程geng偏向线性施行， 我服了。 缺乏对复杂任务的拆解与优化Neng力。而A...

Agentic RAG作为新一代RAG技术， tong过引入智Neng体架构，实现了从被动检索到主动规划的转变，为解决传统RAG的局限提供了新的思路。虽然Agentic RAG在发展过程中仍面临挑战，但其潜力巨大，有望在各个领域发挥重要作用。