花三个月搭的RAG被骂“人工智障”？Agentic RAG让系统自己会思考
07-20 09:51
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3. AgentRAG vs 传统RAG：AI检索的“智慧”升级
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4. 突破RAG局限：深入浅出 Agentic RAG 架构与实战
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5. 当 RAG 遇上 AI Agent：深入理解 Agentic RAG 架构
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6. 万字详解7大主流AI Agent开发框架！ AI Agent 作为具备自主行为能力的智能体，其系统架构设计对功能实现与性能表现至关重要。本文基于 LLM 的AI Agent系统架构设计，分四部分展开。 . 📍系统架构 系统架构，有三层。工具层像个采购员，从外面的 API、数据库啥的拿数据；推理层是大脑，用大模型琢磨下一步该干啥；行动层就是跑腿的，协调模型和外部工具，还负责跟用户打交道。干活时先定个目标，模型从给的一堆功能里选合适的用，最好有个 “结束” 按钮，告诉系统啥时候完事。 . 🗂️模块化 模块化，就像把大公司拆成小部门，每个子智能体各管一摊，比如管退货的、管订单的。上面有个父智能体派活儿，这样就不会像以前那样，指令又长又乱，功能列表也臃肿，系统会更靠谱，谁该干啥也清楚。 . 🎯智能体间互动 父智能体通过特定方式把任务分给子智能体，子智能体干完了按统一格式回话。要是搞不定，就喊 “升级”，父智能体再决定是换个智能体试试，还是找人工来弄。 . 🧬数据和 RAG RAG 就是先从外面找相关信息，丰富一下用户的问题，再让模型出答案。结构化数据靠 API 就行，OpenAPI 还能帮大忙；像 PDF 这类非结构化数据，就用向量数据库，把文字转成特殊向量方便搜索，还有个专门的流程处理这些数据，让系统更准更快。#大模型 #大语言模型 #Agent #大模型入门 #大模型技术
抖音 2026-03-02 00:00:00
7. RAG 检索全攻略：从原理到落地，一篇搞懂混合检索
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10. 2026年AI智能体平台选型：5项技术参数与性能评测维度解析
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21. 融合Skill、MCP、Agent、RAG四项技术，快速搭建私有化智能应用
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24. AgentRAG崛起：零代码与智能处理重塑RAG新形态
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25. 搞懂AI Agent这五种常见设计模式 🔍 RAG（检索增强生成） 给大模型外接知识库，回答不瞎编，精准度拉满！ 🤖 单智能体AI Agent 自带记忆+计划+工具调用，像个会自己干活的小助手。 👥 Multi-Agent RAG（多智能体检索增强） 分工协作效率高，多个智能体分头干活，再汇总答案。 📝 Plan-and-Execute（计划与执行） 先定计划再分步执行，遇到问题边做边调整。 🧠 ReAct（推理与行动） 边思考边行动边观察，迭代优化，越做越靠谱。 #大模型 #大模型应用 #人工智能 #LLM #编程 #程序员 #后端开发 #agent #ai智能体
抖音 2026-06-16 00:00:00
26. 2026 年 AI Agent 技术全景：12 大主流框架深度解析与架构演进趋势
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36. Agentic Search 和 RAG RAG 是“先检索再生成”的固定流程；Agentic Search 是“由智能体自主规划与多轮搜索”的动态流程。 RAG：一次或少量检索，把文档喂给模型回答，简单、稳定、成本低。 Agentic Search：会拆解问题、改写查询、迭代检索、比较来源、必
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39. AI 术语通俗词典：大模型幻觉
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40. 本体+ 大模型：Knora 如何破解企业AI落地中的幻觉与执行断层难题
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41. 【告别“伪智能”代码：用 Spec + RAG 打造真正懂你的AI程序员】本文提出“SPEC（硬规则）+ RAG（软上下文）+ MCP（标准化接口）”三位一体AI编码知识增强体系：SPEC保障代码准确性与可验证性；RAG动态检索非结构化知识提升语境理解；MCP实现工具与数据的安全、灵活集成，共同解决
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42. 【自建一个 Agent 很难吗？一语道破，万语难明】本文分享了在奥德赛TQL研发平台中集成BFF Agent的完整实践：基于LangGraph构建状态图，采用Iframe嵌入、Faas托管与Next.js+React框架；通过XML提示词优化、结构化知识库（RAG+DeepWiki）、工具链白名单及
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43. 【千亿级 AI 搜索的效能实战：从混合检索到 Agentic RAG 的三年实战】本文为2026 Elastic中国大会演讲实录，直击千亿级AI搜索三大挑战：搜索融合（关键词+向量+稀疏检索原生一体）、极致效能（冷热分层、硬件降级、自研FalconSeek引擎）与Agentic RAG演进（结构化知
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50. Agent Native：面向 Agent 的极速分析数据库新范式！
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55. 一篇讲清RAG、LangChain、Agent三者关系！
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58. Spring AI 的核心价值在于将 AI 应用开发纳入 Spring Boot 工程体系，使 Java 后端能够以统一的模型抽象、ChatClient 流式 API、RAG 与向量数据库支持、Tool Calling、结构化输出映射 POJO、Advisor 横切逻辑封装以及 MCP 生态接入等能
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