随着大模型技术的飞速发展，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术也在不断进化。传统的RAG更像是一个“高级搜索引擎”，简单地从知识库中提取信息，然后让LLM（Large Language Model，大型语言模型）合成答案。然而，Agentic RAG 的出现，标志着 RAG 技术进入了一个全新的“思考”时代，它不仅仅是“获取数据”，更是“思考数据
随着人工智能技术的飞速发展，检索增强生成 (RAG) 和 智能代理 (Agentic AI) 已成为构建下一代智能应用的关键技术。本文将深入探讨 Agentic RAG，即结合了智能代理的 RAG 技术，分析其优势、应用场景，以及如何通过智能编排提高信息检索和生成的准确性和全面性。通过对比传统 RAG 方法，我们将展示 Agentic RAG 如何在复杂查询处理、动态数据源选择和减少幻觉方面提供显
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过赋予语言模型利用外部知识的能力，彻底改变了游戏规则。然而，尽管RAG功能强大，但它仍然遵循固定的流程：检索，然后生成。如果我们能更进一步呢？如果模型可以像人类研究人员一样，决定检索什么、何时检索以及如何处理检索到的信息，会发生什么？欢迎来到 Agentic RAG——智能AI系统的下一个进化方向，它将为大语言模型带来前所未有的自主性。 Agentic
什么是Agentic RAG？RAG由Meta AI研究人员引入，通过让大型语言模型（LLMs）从外部源实时获取信息来增强它们，并减少了那些烦人的AI“幻觉”。与此同时，AI代理就像拥有超能力的数字助手：它们能够独立感知、决策和行动，Agentic RAG将这两者结合起来。
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