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Agentic RAG：AI的检索与决策新纪元，解锁复杂问题处理的新能力。 核心内容： 1. RAG技术概述及其在信息检索中的应用 2. AI Agent的定义及其核心能力 3. Agentic RAG的实现方式及多代理系统的优势
RAG (检索增强生成)让AI模型能查阅外部知识库，避免信息过时和"幻觉"问题 ?
? 工作流程：接收查询→检索信息→提供上下文→生成回答
但传统RAG检索流程固定，缺乏灵活性，难以处理复杂问题。
AI Agent是能自主行动的智能系统，具备：
自主决策能力
反思和调整能力
工具使用能力
多代理协作能力
Agentic RAG结合了RAG的检索能力和Agent的决策能力：
动态规划检索策略
智能选择最佳信息源
自主评估信息质量
复杂问题分解处理
实现方式：
最简单的Agentic RAG就像一个智能路由器：
这种系统像拥有"超能力"的研究助手，能根据问题类型灵活选择信息渠道！
单代理系统的局限在于一个Agent需要同时处理推理、检索和生成，因此多代理系统应运而生：
这就像一个专业研究团队，每位成员负责自己擅长的领域，共同解决复杂问题！
应用领域广泛，从客服到医疗、金融到教育，能处理更复杂信息需求，提供更精准回答！
From: weaviate
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