传统RAG还是Agentic RAG?一文说清区别与适用场景

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9. Agentic RAG,真的是一个很值得去做的方向 过去两年多,检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)一直是缓解大模型上下文衰减、提升知识问答准确性的主流方法。 . 然而,随着投入更多计算资源或更复杂的流水线,不断改进嵌入模型、重排序器和融合策略,传统 RAG 的性能提升开始进入边际递减阶段,更多工程堆叠带来的增益越来越有限。 . ⭕什么是Agentic RAG❓ Agentic RAG就是一种融合了Agent能力的RAG,而Agent的核心能力是自主推理与行动。所以Agentic RAG就是将AI智能体的自主规划(如路由、行动步骤、反思等)能力带入到传统的RAG,以适应更加复杂的RAG查询任务。 . ⭕为什么需要Agentic RAG❓ Agentic RAG的“智能体”特征主要体现在检索阶段,相对于传统RAG的检索,Agentic RAG更能够: 🔸决定是否需要检索 🔸自主决策使用哪个检索引擎 🔸自主规划使用检索引擎的步骤 🔸评估检索到的上下文,并决定是否重新检索 🔸自行规划是否需要借助外部工具 . Agentic-RAG :让系统像人一样 “思考后行动”—— 先评估自身知识边界,再决定是否检索、如何检索。多维度的技术栈正在形成,是一个很值得做的方向! #RAG #Agent #大模型 #LLM #算法

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