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广州网站设计公司,免费的电商平台有哪些,中国东方营销网站,怎样找到正规代加工网站文章介绍了Agentic RAG与传统RAG的区别。传统RAG仅能检索信息并一次性回答#xff0c;而Agentic RAG更进一步#xff0c;能推理、规划任务并执行动作#xff0c;形成多步骤闭环工作流。文章详细解析了其技术架构、核心模块、创新技术及挑战趋势。Agentic RAG不是取代RAG而Agentic RAG更进一步能推理、规划任务并执行动作形成多步骤闭环工作流。文章详细解析了其技术架构、核心模块、创新技术及挑战趋势。Agentic RAG不是取代RAG而是在其基础上进化打造更聪明实用的AI智能体使AI从知道升级为做到成为真正的生产力工具。1 引言听说过 RAG 吗你可能觉得“挺酷能帮我找资料。” 没错——但这只是故事的一半。现在登场的是Agentic RAG。与传统 RAG 不同它不仅能检索信息更能把信息用起来帮你把事情真正搞定。我们用最通俗的语言拆解一下。2 什么是 RAGRAG全称Retrieval-Augmented Generation检索增强生成。 思路很简单模型在回答前先跑去知识库“翻书”把相关内容找出来再生成答案。就像你问智能助手“法国首都是哪” 它立刻查资料告诉你“巴黎。” 快速、准确、够用。但 RAG 的边界也在这里给完答案就结束。3 那 Agentic RAG 又是什么现在想象同一个助手不仅告诉你“巴黎”还顺手帮你订好机票推荐最佳出行日期按预算挑酒店生成完整行程表这就是Agentic RAG的野心它依旧先检索但随后把自己升级成一个能推理、会规划、可执行动作的智能体agent。Agentic RAG智能体化的检索增强生成‌是对传统RAG架构的革命性升级通过引入AI智能体Agent的自主决策能力‌实现动态、多步骤的检索-生成闭环。其本质是将静态的检索流程转化为由智能体驱动的‌自适应工作流‌使系统具备任务规划、工具调用与自我修正能力4 一句话看懂差异功能传统 RAGAgentic RAG检索信息✅ 会✅ 会用信息作答✅ 一次性回答✅ 作为多步任务的一环调用工具/接口❌ 不会✅ 会自动规划步骤❌ 不会✅ 会‌工作模式‌单次检索生成多轮动态检索迭代优化‌决策主体‌预设规则驱动AI智能体主导任务分解与调度‌知识源利用‌单一向量库检索多工具协同API/图数据库/多知识源‌纠错能力‌依赖人工干预自主验证检索质量并调整策略5 举个最小例子“帮我总结最近 AI 趋势并写一条 LinkedIn 动态。”传统 RAG给你一段趋势摘要完事。Agentic RAG检索并总结趋势写成适合 LinkedIn 的帖子自动排版、加标签建议最佳发布时间一句话RAG 给你答案Agentic RAG 把活干完。6 对新手开发者意味着什么RAG 是入门神器但当你的需求开始“串流程、调接口、做决策”时Agentic RAG 提供了把 AI 真正变成生产力的大脑。你不再只是在搭一个问答机器人而是在造一个能思考、会干活的数字同事。7 Agentic RAG的技术架构与工作流Agentic RAG 由四大核心模块构成闭环系统模块1智能体调度中枢Agent Orchestrator意图解析结合对话上下文与用户画像输出「任务图」。记忆管理短期会话记忆维护最近 k 轮对话与检索结果。长期知识记忆增量更新用户专属知识切片支持 TTL 与向量遗忘。策略引擎实时决定「先查 API 还是先做向量搜索」并给出置信度阈值。模块2工具执行层Tool Execution Layer向量检索引擎Milvus / Qdrant 等负责非结构化语义召回。API 连接器REST / GraphQL / WebSocket拉取外部实时数据可自动限流与重试。图数据库查询Neo4j / NebulaGraph挖掘实体关系网络返回子图或路径。统一接口所有工具暴露「输入 schema 输出 schema 成本估计」方便智能体做调度。模块3推理优化模块Reasoning Refinement结果评估利用 Reward Model 对召回片段打分相关性、时效性、权威性。重排序Cross-Encoder RRFReciprocal Rank Fusion二次排序。上下文压缩基于 token 预算用 LLM Self-Critique 提炼要点并丢弃冗余。模块4生成与反馈闭环Generation Feedback Loop生成LLM 接收精炼上下文与任务图输出最终答案或下一步动作。质量监控自动事实核查对比外部知识库若发现冲突 → 触发重检索。用户反馈点击「有用 / 无用」即时回写 Reward Model。迭代终止当置信度 τ 或达到最大迭代次数 N 时结束。8 关键技术创新技术点作用落地要点动态规划Dynamic Planning把复杂查询拆成可执行 DAG使用 LLM-Planner PDDL 轻量语法工具学习Tool Learning让智能体学会“选工具、调参数”工具描述 强化学习微调 LLM自我修正Self-Correction检测并抑制幻觉双路验证检索一致性 逻辑一致性多智能体协作Multi-Agent专人专项降低单点负载Retrieval-Agent / Reasoning-Agent / Evaluation-Agent 通过消息总线通信9 技术挑战与发展趋势9.1 当前痛点延迟复杂决策链导致端到端 RTT 上升。 → 解决异步流水线 工具并行 缓存向量 KV。稳定性外部工具抖动或返回格式异常易打断流程。 → 解决统一重试策略 结构化输出校验JSON Schema Pydantic。幻觉累积迭代中错误被放大。 → 解决引入「置信度衰减」机制每轮自动下调历史片段权重。9.2 前沿方向• 元学习Meta-RAG利用元控制器在任务层面自动选择检索深度、工具组合与 prompt template。• 轻量化智能体通过 4-bit/8-bit 量化 LoRA 微调把 7B 蒸馏模型跑在边缘端。• 因果推理集成在推理层引入 DoWhy / CausalPy对多步决策给出因果图提升可解释性与合规性。10 小结传统 RAG ≈ 一位博学图书管理员 Agentic RAG ≈ 一位私人项目经理目标不是淘汰 RAG而是在 RAG 之上进化打造更聪明、更实用的 AI 智能体。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课