本文深入探讨了Agentic RAG，这是一种融合了传统RAG（检索增强生成）和AI Agent技术的先进方法。Agentic RAG通过赋予AI模型自主决策、反思和工具使用能力，实现了更灵活、更智能的知识检索和信息处理。文章介绍了Agentic RAG的两种主要形态：单代理系统（如智能路由器）和多代理系统（如团队协作），并阐述了它们在处理复杂问题、提升信息检索效率方面的优势。此外，文章还指出了Agentic RAG在客服、医疗、金融和教育等领域的广泛应用前景。
📖 传统RAG的局限性在于检索流程固定，难以处理复杂问题，而Agentic RAG则通过引入Agent的自主决策能力，实现了更灵活的检索和信息处理。
🌟 单代理Agentic RAG系统就像一个智能路由器，能够根据问题类型灵活选择信息渠道，从不同的知识源检索信息，包括向量数据库、网页搜索、Slack消息和邮件等。
🌈 多代理Agentic RAG系统则通过多个专业Agent的协同工作，提高了处理复杂问题的效率。主协调Agent负责整体任务管理，专业检索Agent专注于特定领域的信息检索，例如内部数据、个人账户和公共信息等。
💡 Agentic RAG的应用领域广泛，涵盖了客服、医疗、金融和教育等多个领域，能够处理更复杂的信息需求，并提供更精准的回答。
原创 Ace人生 2025-04-02 18:45 上海
RAG的Agentic形态。
RAG是什么？📖
Vanilla RAGRAG (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。
Agent是什么？🌟
Components of an AI agentAI Agent是能自主行动的智能系统，具备：
Agentic RAG：融合的力量 🌠
Agentic Retrieval Augmented Generation (RAG)Agentic RAG结合了RAG的检索能力和Agent的决策能力：
实现方式：
🌊 单代理系统（路由器型）
Single Agent RAG System (Router).png最简单的Agentic RAG就像一个智能路由器：
可以同时进行网页搜索、访问Slack消息或查询邮件等
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！
🌈 多代理系统（团队协作型）
Multi Agent RAG System.png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：
主协调Agent：负责整体任务管理，协调多个专业检索Agent内部数据Agent：专注从公司内部专有数据源检索信息个人账户Agent：专门从邮件、聊天记录等个人账户获取信息
每个Agent专注自己的专长领域，协同工作效率更高
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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