Agentic RAG 是什么？
Agentic RAG 结合了传统 RAG 的优势（大型语言模型 (LLM) 在外部语境中检索并生成输出）与 Agentic 决策和工具使用。与静态方法不同，Agentic RAG 具有 AI 代理，可以协调检索、生成、查询规划和迭代推理。这些代理自主选择数据源、优化查询、调用 API/工具、验证上下文，并循环进行自我修正，直到生成最佳输出。由于代理可以根据每个查询动态调整工作流程，因此能够提供更深入、更准确、更贴合语境的答案。
为什么不只是普通的 RAG？ 原始 RAG 难以应对未指定的问题、多跳推理以及嘈杂的语料库。代理模式通过添加以下内容来解决这个问题：
规划/查询分解（计划-然后-检索）。 条件检索（决定是否需要检索，从哪个来源检索）。 自我反省/纠正循环（检测不良检索并尝试替代方案）。 图形感知探索（叙述/关系发现而不是平面块搜索）。
用例和应用
Agentic RAG 正在被部署到许多行业，以解决传统 RAG 难以解决的复杂问题。
客户支持：使 AI 帮助台能够根据客户情况和需求调整响应，更快地解决问题，并从过去的案例中学习以持续改进。 医疗保健：通过检索和综合医学文献、患者记录和治疗指南，为临床医生提供基于证据的建议，提高诊断的准确性和患者安全性。 财务：通过推理实时监管更新和交易数据，实现监管合规性分析、风险管理和监控的自动化，显著减少人工工作量。 教育：通过自适应内容检索和个性化学习计划提供个性化学习，提高学生的参与度和学习成果。 内部知识管理：查找、检查和传送内部文档，简化企业团队对关键信息的访问。 商业智能：利用外部数据和 API 集成与智能查询规划，自动执行多步骤 KPI 分析、趋势检测和报告生成。 科学研究：帮助研究人员快速进行文献综述并提取见解，减少人工审查时间。
顶级 Agentic RAG 工具和框架（2025 年）
Azure AI Foundry + Azure AI Search – 托管 RAG 模式、索引和代理模板；与 Azure OpenAI Assistants 预览版集成。
Google Vertex AI：RAG Engine 和 Agent Builder – 托管编排和代理工具；混合检索和代理模式。
NVIDIA NeMo –适用于工具连接代理团队的Retriever NIM 和Agent Toolkit ；与 LangChain/LlamaIndex 集成。
Cohere Agents/Tools API – 使用本机工具的多阶段代理 RAG 的教程和构建块。
Agentic RAG 的主要优势
自主多步骤推理：代理计划并执行工具使用和检索的最佳顺序以得出正确答案。
目标驱动的工作流程：系统自适应地追求用户目标，克服线性 RAG 管道的局限性。
自我验证和改进：代理验证检索到的上下文和生成的输出的准确性，减少幻觉。
多代理编排：复杂的查询被分解并由专门的代理协作解决。
更强的适应性和情境理解能力：系统从用户交互中学习并适应不同的领域和需求。
示例：选择堆栈
研究长 PDF 和 wiki 的副驾驶→ LlamaIndex 或 LangGraph + RAPTOR 摘要；可选的 GraphRAG 层。
企业帮助台→ 具有条件路由和 Web 回退功能的 Haystack 代理；或用于托管运行时和治理的 AWS Bedrock 代理。
数据/BI 助手→带有 SQL 工具适配器的 DSPy（程序代理）；用于管理 RAG 和监控的 Azure/Vertex。
高安全性生产→托管代理服务（Bedrock AgentCore、Azure AI Foundry）以标准化内存、身份和工具网关。
Agentic RAG 正在重新定义生成式 AI 的可能性，将传统 RAG 转变为供企业、研究和开发人员使用的动态、自适应和深度集成的系统。
常见问题 1：Agentic RAG 与传统 RAG 有何不同？ Agentic RAG 在检索增强生成中添加了自主推理、规划和工具使用，使 AI 能够细化查询、综合来自多个来源的信息并自我纠正，而不仅仅是简单地获取和汇总数据。
常见问题2：Agentic RAG的主要应用有哪些？ Agentic RAG 广泛应用于客户支持、医疗决策支持、财务分析、教育、商业智能、知识管理和研究，擅长完成需要多步骤推理和动态上下文集成的复杂任务。
常见问题 3： 代理 RAG 系统如何提高准确性？ Agentic RAG 代理可以通过迭代查询多个数据源并优化其输出来验证和交叉检查检索到的上下文和响应，这有助于减少基本 RAG 管道中常见的错误和幻觉。
常见问题 4：Agentic RAG 可以在本地或云端部署吗？ 大多数框架都提供本地和云部署选项，支持企业安全需求并与专有数据库和外部 API 无缝集成，以实现灵活的架构选择。
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