传统RAG工具常陷于‘有库不会想’的困境，而腾讯Agentic RAG通过动态任务拆解、多源混合检索与自主工具调用，首次在零代码界面中实现知识服务的自主推理。它不只回答问题，更主动判断‘该查什么、从哪查、要不要补’。
智能速览
支持PDF、图片、网页三类资料自动解析与向量化建库，无需人工切分或标注
内置关键词检索、意向量检索、知识图谱检索三种方式，实测对复合问题召回率提升47%
可一键接入内部系统（如培训管理平台）并启用可控网络搜索，兼顾时效性与数据安全
面对‘入职学什么+最新法规年份’类双目标提问，自动拆解为两路并行任务并交叉验证
提供可视化阈值调节（如‘仅检索近半年内容’），小白用户5分钟完成配置
MIT协议开源，支持私有化部署，员工手册等敏感资料全程本地处理
精华内容
当员工问‘我入职要学什么，还有最新数据安全法规是哪年的’，系统不再返回两个孤立答案，而是启动一整套认知流程：拆解、决策、检索、验证、补全。
智能建库
上传2025员工入职手册.pdf、产品功能图解.png及官网培训页面链接后，系统自动完成文档文字提取、图片OCR识别、网页动态抓取，并基于语义将内容切分为127个逻辑段落；随后生成带关系标签的向量索引——例如‘安全培训’不仅关联‘入职第1周’，还指向‘合规流程课程’和‘法务部审核记录’节点，检索响应速度达320ms以内。
动态配置
通过YBUI界面接入培训管理系统MCP服务后，助手可实时查询员工已完成课程；开启网络搜索开关时，默认启用白名单引擎，仅允许访问国家网信办备案的政策发布平台。实测在‘2025年行业安全培训标准’查询中，网络结果与内部合规工具返回信息一致率达100%，无幻觉输出。
分步推理
针对复合问题，系统首步进行意图分解：任务1归属知识库内流程类，触发混合检索，召回《产品基础》课纲及关联图解；任务2判定为时效敏感型，自动切换至网络+内部工具双路径验证。整个过程平均耗时2.8秒，较单路径传统RAG减少1.6次无效检索。
自我修正
在整合答案后，系统基于角色画像（新员工）主动触发补充检索，从知识库中定位到‘培训报名流程’条目，并校验截止时间有效性——本周五尚未过期。最终输出含3层信息：核心动作、依据来源、执行指引，覆盖用户显性需求与隐性场景。
Agentic RAG标志着企业知识服务从‘被动应答’迈向‘主动协同’。它降低AI应用门槛的同时，把知识管理的重心重新拉回业务逻辑本身。当培训、HR、合规等部门都能在半天内搭起自己的思考型助手，下一步值得思考的是：哪些重复性脑力劳动，也该被这样重新定义？
