RAG 准确率告急？金融大佬 Mike Conover 亲授：构建高保真知识智能体的实战秘笈

前言

你是否也在 RAG 项目中为提升准确率而苦恼？ 尤其是在金融、法律等高风险领域，一个微小的错误都可能带来难以估量的代价。这不仅是技术挑战，更是业务应用的生死线。

当前，利用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术加速知识获取看似是捷径，但如何跨越准确性这道坎，构建真正可靠的 AI 应用，特别是知识智能体 (Knowledge Agent)，成为了我们必须攻克的难题。

幸运的是，Brightwave 的创始人兼 CEO Mike Conover，这位曾领导 Databricks LLM 工程并创造了著名开源模型 Dolly 的 AI 先驱，最近分享了他在金融这一 AI 应用的‘深水区’积累了宝贵经验。他的分享，或许能为你的 AI 项目带来新的思路和解法。

今天，我们就深入解读 Mike 的实践心法，看看金融级的知识智能体是如何运作，如何保证准确性，以及它将如何改变我们的工作方式。

1. 知识智能体：简单 RAG 的升级版，还是全新物种？

Mike Conover 的 Brightwave 平台，核心任务是为投资专家消化海量的金融文档——想想尽职调查数据室里成千上万页的文件、密集的财报电话会记录、复杂的供应商合同…

那么，这和我们常说的 RAG 有什么不同？Mike 用 RAG 了吗？

答案是：用了，但远不止于此。

Brightwave 构建的，正是一个高度复杂的、面向金融领域的知识智能体 (Knowledge Agent)。这个智能体的工作流，深度应用了 RAG 的核心思想：

• 检索 (Retrieval): 从海量文档中找信息。
• 增强 (Augmented): 用 LLM 理解、分析、综合信息。
• 生成 (Generation): 输出报告、摘要或洞察。

但关键在于，Mike 描述的知识智能体，是 RAG 的显著升级和扩展，更像是一个智能化的工作流编排系统：

• 任务分解: 像资深分析师一样，把大任务拆成小步骤。
• 工具调用: 灵活运用不同工具（模型、API、知识图谱）处理子任务。
• 自我纠错与验证: 内置检查机制，提升结果可靠性。
• 综合叙事: 能把来自多个文档的零散信息，编织成连贯的分析报告。

核心观点： 别再把知识智能体简单等同于 RAG 了！RAG 只是基础构件，而 Mike 所说的知识智能体，更像是一个融合了任务规划、多工具协作、自我验证和智能交互的高级工作流引擎，我们或许可以称之为 Agentic RAG。
好的，这是一个对比基础 RAG 和知识智能体（Agentic RAG）的表格：

基础 RAG vs. 知识智能体 (Agentic RAG) 对比表

对比维度 (Comparison Dimension)	基础 RAG (Basic RAG)	知识智能体 (Knowledge Agent / Agentic RAG)
核心目标 (Core Goal)	基于检索到的信息回答特定问题	自动化或辅助完成复杂的、多步骤的知识密集型任务
输入类型 (Input Type)	明确、具体的问题 (Specific Question)	宏观的目标、复杂的指令或分析任务 (Broad Goal / Complex Task)