【大模型】Agentic RAG技术：从传统RAG到智能代理的演进与突破

已于 2025-03-08 13:58:02 修改
阅读量408 收藏
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大模型部署实战及AI工具高效使用 知识图谱 文章标签： 人工智能 大模型 agent RAG
于 2025-02-27 09:08:17 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenghao1012/article/details/145894123

Agentic RAG技术：从传统RAG到智能代理的演进与突破

  • Agentic RAG技术：从传统RAG到智能代理的演进与突破
    • 引言：AI交互的范式革命
    • 一、传统RAG的技术瓶颈与局限
      • 1.1 传统RAG的架构与原理
      • 1.2 三大核心局限
    • 二、Agentic RAG的技术突破与创新
      • 2.1 智能代理的四大核心能力
      • 2.2 工作流程解析
      • 2.3 性能对比实验
    • 三、Agentic RAG的典型应用场景
      • （一）智能客服：精准高效的问题解决
      • （二）智能写作辅助：创作者的得力助手
      • （三）教育领域：个性化的智能辅导
    • 四、灵活适配：释放最大效能
      • （一）架构的灵活性
      • （二）适配的重要性
    • 五、技术落地与未来展望
      • 5.1 架构选型建议
      • 5.2 未来技术方向
    • 结语：智能时代的基础设施

Agentic RAG技术：从传统RAG到智能代理的演进与突破

引言：AI交互的范式革命

在人工智能技术持续突破的今天，自然语言处理（NLP）领域正经历着从被动响应到主动决策的范式转变。传统检索增强生成（RAG）技术虽已显著提升了语言模型的准确性，但面对复杂任务时仍显僵化。Agentic RAG（智能代理驱动的检索增强生成）通过引入自主决策机制，赋予AI系统动态规划、多轮推理和工具调用能力，标志着人机交互进入智能化新阶段。

一、传统RAG的技术瓶颈与局限

在这里插入图片描述

1.1 传统RAG的架构与原理

传统RAG通过“检索-增强-生成”三阶段工作流实现知识融合：

  1. 检索器：基于向量相似度匹配外部知识库（如文档、数据库）；
  2. 增强器：筛选并整合
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Agentic RAG 的技术演进详解
llm_way的博客
05-31 941
Agentic RAG的出现，不仅是技术的革新，更是人机关系的重新定义。它让机器从“按指令行事的工具”进化为“理解需求、自主决策、持续进化的伙伴”，人类得以从重复性知识工作中解放，专注于创造力、战略思维和情感连接等机器难以替代的领域。
重磅推荐-2025人工智能RAG与Agent技术实践PPT合集（34份）.zip
06-04
重磅推荐，2025人工智能RAG与Agent技术实践PPT合集，共34份。供大家学习参考。 1、人工智能RAG知识地图.pptx 2、大模型与 RAG 技术在教育领域的应用探索 3、大模型结合 RAG 构建客服场景自动问答系统 4、Agent技术...
为什么说Agentic RAG是RAG领域的王者？看完这一篇你就懂了！！
2401_85327249的博客
03-24 713
虽然传统RAG系统在知识检索和生成方面表现出色，但是在实际应用场景中我们已经不满足于只是生成对应的简单回答，而是期待大模型能够在处理动态、多步推理任务、适应性和复杂工作流的编排方面更好地应用于企业级场景。
从基础到模块化：深度解析RAG技术演进如何重塑AI知识边界
Arbboter的专栏
02-24 710
RAG技术通过外挂知识库抑制LLM幻觉并扩展知识边界，其四层架构涵盖数据预处理、混合检索、生成控制与LLM推理。演进路径分为三阶段：基础RAG（线性流程，准确率40%-60%）、高级RAG（全链路优化，准确率超83%）和模块化RAG（动态编排，支持多模态与智能路由）。关键技术包括多模态解析、混合检索（向量+关键词+知识图谱）、查询重写与重排序模型。工程化构建需经多源数据处理、语义分块与多模态向量编码，结合增量更新机制。LLM协同采用查询增强与领域微调策略，生成阶段通过动态防护栏与结构化提示模板控制输出质量。
一文搞懂RAG技术范式演变及Agentic RAG：未来AI应用的基石
强化学习曾小健
04-06 992
检索增强生成（RAG）代表了人工智能领域的一项重大进展，它将大语言模型（LLMs）的生成能力与实时数据检索相结合。虽然大语言模型在自然语言处理方面展现了显著的能力，但它们对静态预训练数据的依赖往往导致响应过时或不完整。RAG通过从外部动态检索相关信息并将其纳入生成过程来克服这一限制，从而实现上下文准确且最新的输出。图1：Agentic RAG概览。
探索智能代理增强检索生成（Agentic RAG）：从基础到实践
m0_65555479的博客
05-08 639
至少定义一个检索工具包装向量存储调用。# 定义查询向量存储函数"""在向量数据库中搜索相关文档，并返回结果的连接字符串。"""# 组合检索到的文档的内容（可能带有元数据或片段格式）# 创建检索工具description="从知识库中检索相关文档。# （可选）定义网络搜索工具（模拟）# 实际网络搜索API调用占位符# 实践中使用SerpAPI或Bing API等description="在网络上搜索最新信息。
LLM Agent和 Agentic RAG 的最佳综述
yanqianglifei的专栏
01-21 1081
代理式检索增强生成（Agentic RAG）通过在RAG管道中嵌入自主代理，代表了人工智能领域的重大飞跃。基础原理，包括代理模式，如反思、规划、工具使用和多代理协作。Agentic RAG系统的详细分类，展示了单代理、多代理、分层、纠正、自适应和图基RAG等框架。传统RAG、Agentic RAG和代理式文档工作流（ADW）的比较分析，突出它们的优势、劣势和最佳适用场景。跨行业的实际应用，如医疗、教育、金融和法律分析。挑战和未来方向，涉及扩展性、伦理AI、多模态集成和人机协作。
从 RAG 到 Agentic RAG：反思、规划与多代理协作如何重塑智能系统
2501_92003677的博客
05-19 918
代理式检索增强生成（AgenticRAG）通过在RAG管道中嵌入自主代理，代表了人工智能领域的重大飞跃。该技术结合了大型语言模型（LLMs）和检索机制，生成上下文相关且准确的响应。AgenticRAG通过集成自主AI代理，克服了传统RAG系统在处理动态、多步推理任务、适应性和复杂工作流编排方面的不足。其核心代理模式包括反思、规划、工具使用和多代理协作，使其能够动态适应任务特定需求，并在多领域知识检索、实时文档工作流和可扩展、自适应且符合伦理的AI系统方面表现出色。AgenticRAG系统广泛应用于医疗、教育
Agentic RAG: 构建自主决策型检索增强系统
FrenzyTechAI的博客
11-27 1067
在人工智能技术的发展历程中，Agentic RAG的出现标志着一个重要的里程碑。这一创新技术不仅仅是对传统RAG系统的升级，更代表着AI应用模式的根本性变革。通过引入多Agent协作机制，Agentic RAG从本质上重构了AI系统的信息处理方式，使其能够更贴近人类的决策思维模式。在实际应用中，Agentic RAG展现出了多维度的突破性优势。在知识管理层面，它突破了传统系统的局限，实现了知识的智能协同；在服务交互方面，将被动响应转变为主动理解；在专业技术领域，实现了知识的智能调用；
【RAG】RAG范式演进及Agentic-RAG总结综述
Z4400840的博客
02-07 1378
RAG的核心思想是通过实时数据检索弥补这一缺陷——在生成答案前，系统先从外部数据源（如数据库、API或互联网）动态检索相关上下文，再结合LLM的知识生成更精准、实时的响应。。rag三大组件检索器（Retriever）：从外部数据源（如向量数据库、知识图谱或网页）中搜索与查询相关的信息。相关技术：如BM25关键词匹配、密集向量搜索等。增强器（Augmenter）:对检索结果进行筛选、排序和整合，提取最相关的片段。相关技术：上下文重排序、多跳检索。
2025 RAG技术大揭秘：5种范式轻松掌握.pdf
02-22
内容概要：本文系统性回顾了检索增强生成（RAG）技术自2021年以来的多轮范式迭代进展，特别是近来大规模语言模型（LLMs）广泛应用带来的变革。文中详细介绍了一系列关键概念和五大主要范式——Naive RAG、Advanced ...
【北京大学】DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例（下）
般若
06-18 1783
本文是对北京大学DeepSeek内部研讨系列《DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例（下）》的总结和摘要，并提供相应的思维导图及报告PDF下载。
AI与SEO关键词协同进化
open88898的博客
06-21 650
探索AI技术如何驱动SEO关键词策略的智能化进化，优化内容精准匹配用户意图，提升搜索引擎排名与用户体验。
seq-len
qq_51934529的博客
06-22 376
符合模型按时间步迭代计算的逻辑。便于利用GPU进行并行计算。与学术文献中的数学表示一致。简化了序列长度的处理和掩码操作。不过，现代框架通常都提供了灵活的选项，允许用户通过参数（如）来选择适合自己的格式，以满足不同的使用场景和个人偏好。
在C++/c的opencv中实现高速视频文字检测的筛选与加速策略
m0_54069809的博客
06-21 1093
摘要：本文探讨了在C++环境下优化视频文字检测性能的策略。针对逐帧检测的计算瓶颈，提出了时空双重筛选方案：时间维度通过关键帧检测（帧差法/直方图比较）减少处理帧数，并设计状态机动态调整检测频率；空间维度采用ROI追踪和运动分析聚焦有效区域。此外，利用C++多线程流水线（生产者-消费者模型）和GPU加速（OpenCV DNN+CUDA）实现并行计算。实验表明，结合智能筛选与硬件加速，可显著提升检测效率，满足实时性需求。
ICML 2025 | 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结
最新发布
suzukiwudi的博客
06-22 546
ICML 2025聚焦时空数据研究，涵盖18篇相关论文，主题包括时空预测、气象模拟、轨迹生成等。
Kaggle金牌方案复现：CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
全栈知识深入分享coder
06-22 818
Kaggle金牌方案CGO-Transformer-GRU创新性地融合协方差引导优化、注意力机制和时序建模，解决多模态预测中的三大挑战：异构数据对齐、模态动态权重分配和长短期依赖建模。方案采用动态时间规整对齐跨模态数据，结合CutMix+BackTranslation高级增强技术提升3.7%效果。核心CGO模块通过协方差矩阵计算模态权重，实现动态特征融合。Transformer-GRU混合架构同时捕捉全局依赖和局部时序模式，在公开数据集上达到7.83 RMSE（优于亚军12.6%），推理速度23
Java大模型开发入门 (15/15)：总结与展望 - Java开发者的AI进阶之路
程序员阿超的博客
06-18 539
朋友们，恭喜你们！如果你一路跟随这个系列走到了这里，那么你已经完成了一段非凡的旅程。我们从最初对大模型的好奇与些许困惑出发，一步一个脚印，用我们最熟悉的Java语言和Spring Boot框架，亲手揭开了AI应用开发的神秘面纱。我们不再是AI浪潮的旁观者，而是已经手握船桨、具备航行能力的参与者。今天，我们不学习新的代码。让我们靠岸休整，回望我们走过的路，清点行囊中的收获，然后眺望远方，看看接下来还有哪些更激动人心的航线等待我们去探索。我们身处一个激动人心的时代。
Qt联合Halcon开发二：Halcon窗口绑定Qt控件显示Hobject图像【详细图解流程】
专注于 Qt/C++ 应用开发和机器视觉领域的开源项目分享。期待与您共同进步！
06-19 399
在本项目中，我们将使用Qt框架与Halcon库结合，展示图像并进行图像处理。
agentic rag怎么设计架构，利用好大模型资源，节约成本
05-10
好的，用户现在想了解如何设计Agentic RAG架构，有效利用大模型资源并降低成本。我需要结合之前的引用资料和最佳实践来回答这个问题。首先，回顾一下用户提供的引用内容，特别是引用3和4提到了Agentic RAG的7种架构...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

知识靠谱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值