RAG是什么？?
RAG (检索增强生成)让AI模型能查阅外部知识库，避免信息过时和"幻觉"问题 ?
? 工作流程：接收查询→检索信息→提供上下文→生成回答
但传统RAG检索流程固定，缺乏灵活性，难以处理复杂问题。
Agent是什么？?
AI Agent是能自主行动的智能系统，具备：
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自主决策能力
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反思和调整能力
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工具使用能力
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多代理协作能力
Agentic RAG：融合的力量 ?
Agentic RAG结合了RAG的检索能力和Agent的决策能力：
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动态规划检索策略
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智能选择最佳信息源
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自主评估信息质量
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复杂问题分解处理
实现方式：
? 单代理系统（路由器型）
最简单的Agentic RAG就像一个智能路由器：
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拥有至少两个外部知识源 -
Agent负责决定从哪个知识源检索信息 -
知识源不仅限于向量数据库，还可以是各种工具 -
可以同时进行网页搜索、访问Slack消息或查询邮件等 -
一个Agent负责推理、检索和回答生成的全流程
这种系统像拥有"超能力"的研究助手，能根据问题类型灵活选择信息渠道！
? 多代理系统（团队协作型）
单代理系统的局限在于一个Agent需要同时处理推理、检索和生成，因此多代理系统应运而生：
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主协调Agent：负责整体任务管理，协调多个专业检索Agent -
专业检索Agent们： -
内部数据Agent：专注从公司内部专有数据源检索信息 -
个人账户Agent：专门从邮件、聊天记录等个人账户获取信息 -
公共信息Agent：负责从网页搜索中获取公开信息 -
每个Agent专注自己的专长领域，协同工作效率更高
这就像一个专业研究团队，每位成员负责自己擅长的领域，共同解决复杂问题！
应用领域广泛，从客服到医疗、金融到教育，能处理更复杂信息需求，提供更精准回答！
From: weaviate
