Agentic RAG：AI工程师必知的进阶检索生成框架
简单的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统很少直接用在实际场景。现实中，我们通常会给RAG加上“智能代理”（Agentic）能力，且尽量保持简洁。
没有放之四海皆准的方案，RAG系统必须根据具体业务灵活调整。理解Agentic RAG的关键组成，有助你设计适合自己的方案：
1️⃣ 用户查询分析
- 由基于大模型（LLM）的智能代理分析原始查询，可能重写或拆分成多条查询。
- 判断是否需要额外数据源。
2️⃣ 触发检索
- 若需更多数据，智能代理负责确定应调用哪些数据源，如实时用户数据、内部文档、网络信息等。
3️⃣ 数据整合与重排序
- 用更强的模型对检索结果进行筛选和重排名，大幅缩小信息范围。
4️⃣ 无需额外数据时，直接由LLM生成答案或执行多步动作。
5️⃣ 答案评估与循环优化
- 智能代理评判答案的准确性和相关性。
- 不达标时重新改写查询，重复生成，循环次数有限制。
💡 经验分享：
- 尽量简化流程，很多场景不需全部环节即可满足需求。
- 数据预处理和重排序环节是关键，覆盖90%以上应用。
- Agentic系统远超传统RAG，不只是问答，更能自动执行后续动作，未来会有更多分享，敬请关注！
Agentic RAG的核心在于“智能代理”的灵活决策能力，真正实现从理解用户意图到智能调取数据，再到动态生成和校验答案的全流程闭环。相比传统RAG，Agentic RAG更适合复杂业务场景，尤其是需要自动化执行操作的企业应用。未来AI系统的发展趋势将是“理解+检索+行动”的深度融合，而不仅仅是回答问题。
简单的RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统很少直接用在实际场景。现实中，我们通常会给RAG加上“智能代理”（Agentic）能力，且尽量保持简洁。
没有放之四海皆准的方案，RAG系统必须根据具体业务灵活调整。理解Agentic RAG的关键组成，有助你设计适合自己的方案：
1️⃣ 用户查询分析
- 由基于大模型（LLM）的智能代理分析原始查询，可能重写或拆分成多条查询。
- 判断是否需要额外数据源。
2️⃣ 触发检索
- 若需更多数据，智能代理负责确定应调用哪些数据源，如实时用户数据、内部文档、网络信息等。
3️⃣ 数据整合与重排序
- 用更强的模型对检索结果进行筛选和重排名，大幅缩小信息范围。
4️⃣ 无需额外数据时，直接由LLM生成答案或执行多步动作。
5️⃣ 答案评估与循环优化
- 智能代理评判答案的准确性和相关性。
- 不达标时重新改写查询，重复生成，循环次数有限制。
💡 经验分享：
- 尽量简化流程，很多场景不需全部环节即可满足需求。
- 数据预处理和重排序环节是关键，覆盖90%以上应用。
- Agentic系统远超传统RAG，不只是问答，更能自动执行后续动作，未来会有更多分享，敬请关注！
Agentic RAG的核心在于“智能代理”的灵活决策能力，真正实现从理解用户意图到智能调取数据，再到动态生成和校验答案的全流程闭环。相比传统RAG，Agentic RAG更适合复杂业务场景，尤其是需要自动化执行操作的企业应用。未来AI系统的发展趋势将是“理解+检索+行动”的深度融合，而不仅仅是回答问题。
