RAG（Retrieval-Augmented Generation）与AI Agent的结合

最新推荐文章于 2025-10-16 16:02:39 发布

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RAG（Retrieval-Augmented Generation）与AI Agent的结合，创造了一种新的架构和应用方式，这种结合被称为RAG+AI Agent。以下是关于RAG+AI Agent的一些关键点：

RAG+AI工作流+Agent的概念：
- RAG+AI Agent的架构通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，提高了LLM应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。
实际业务落地案例：
- RAG与AI Agent结合的主要落地场景包括内部数据分析、研发辅助提效、面向外部用户和小二的知识库问答等。
技术框架和原理：
- MaxKB是一个基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，支持直接上传文档、自动爬取在线文档，并通过文本自动拆分、向量化、RAG等技术，实现智能问答交互。
- Dify是一个开源的LLM应用开发平台，其核心功能包括AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
Agent智能体：
- 在Dify平台中，您可以基于LLM函数调用或ReAct定义Agent，并为Agent添加预构建或自定义工具，Dify为AI Agent提供了50多种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha等。
Agentic RAG：
- Agentic RAG是一种新颖的混合方法，它融合了检索增强生成与AI Agents的优势。这个框架通过将动态检索系统（RAG）与自主代理进行集成，从而增强了生成和决策能力。