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大模型RAG与Agent的融合—从知识检索到自主任务执行的智能系统.docx

更新时间:2026-09-13 10:14:36 大小:39K 上传用户:潇潇江南查看TA发布的资源 标签:大模型RAGAgentAgentic RAG知识检索 下载积分:2分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

大模型RAGAgent的融合——从知识检索到自主任务执行的智能系统

——2026Agentic RAG技术原理、架构设计与工程实践

一、引言

RAG(检索增强生成)和Agent(智能体)的融合是2026AI应用开发最重要的技术趋势。传统RAG是被动的——用户提问,系统检索知识,生成回答。Agent是主动的——Agent理解目标,规划任务,调用工具,执行操作。两者融合,Agentic RAG使系统既具备知识检索能力,又具备自主执行能力。2026年,Agentic RAG已成为企业级AI应用的标准范式。本文系统梳理RAGAgent融合的技术原理、架构设计和工程实践。

三、Agentic RAG的架构设计

3.1 核心架构

Agentic RAGAgent的规划能力和RAG的检索能力深度融合。Agent根据用户目标,自主决定何时需要检索、检索什么内容、如何使用检索结果、是否需要多轮检索。

工作流程:用户输入目标→Agent解析意图→Agent判断是否需要检索如果需要,检索知识库→Agent分析检索结果→Agent决定下一步行动调用工具执行操作或继续检索综合所有信息生成最终输出。

3.2 关键能力

按需检索Agent不是每次对话都检索,而是根据任务需要判断是否需要检索。简单问候不需要检索,复杂问题需要多轮检索。


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