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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
资料介绍
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
——2026年Agentic 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2026年AI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RAG与Agent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 RAG将Agent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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| 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 | 39K |
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