在人工智能的浪潮中，檢索增強生成（RAG）和代理式檢索增強生成（Agentic RAG）正悄然改變著我們與機器交互的方式。今天，就讓我們深入探討這兩者之間的差異，看看誰才是AI檢索生成的未來！

一、RAG：AI檢索增強的基石

（一）RAG是什么？

RAG，即檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation），是一種將生成模型與外部檢索機制相結合的人工智能框架。它讓AI模型不再局限于靜態訓練數據，而是能夠從知識庫或文檔中檢索相關信息，并將其作為生成答案的額外上下文。這種機制極大地減少了AI的“幻覺”現象——即那些錯誤但自信十足的回答。通過提供最新的、基于事實的證據，RAG讓AI能夠保持與時俱進，準確地回答問題。

舉個例子，如果你問一個傳統的AI模型關于最新新聞的問題，它可能會給出過時或憑空捏造的答案。但RAG模型可以檢索到最新的新聞文章，并將其內容整合到回答中，從而給出準確且最新的答案。這就好比給AI模型配備了一雙“眼睛”，讓它能夠看到最新的信息，而不是僅僅依賴于它在訓練時學到的知識。

（二）RAG的工作原理

RAG系統主要由兩個部分組成：檢索器（Retriever）和生成器（Generator）。檢索器通常是一個信息檢索模塊，比如一個嵌入模型搭配向量數據庫，而生成器則是一個大型語言模型。當用戶提出一個問題時，檢索器會將問題編碼（例如轉換為向量），然后在知識庫中搜索相關的文檔或段落。它會返回一組最相似或最相關的信息片段。這些檢索到的結果，連同原始問題，一起作為上下文傳遞給生成模型，生成模型再基于這些信息生成最終的答案。

這種機制讓AI模型能夠回答那些它原本不知道的問題。比如，一個企業內部的RAG聊天機器人可以檢索公司政策文件或項目文檔，為員工提供準確的答案。RAG的應用場景非常廣泛，包括問答系統、聊天機器人、企業文檔搜索助手，以及特定領域的AI助手等。在企業環境中，RAG驅動的工具尤其有用，它們能夠幫助用戶快速找到所需信息，無論是政策文件中的某個條款，還是正在進行的項目的最新進展。

二、Agentic RAG：RAG的進化版

（一）Agentic RAG的定義

Agentic RAG是RAG的進化版本，它在RAG的基礎上引入了AI“代理”（Agent）。在Agentic RAG中，AI代理模塊負責協調檢索和生成過程，而不是簡單地遵循固定的單次檢索-生成流程。換句話說，Agentic RAG將RAG的知識檢索能力與AI代理的決策能力相結合。這種混合方法對于復雜的AI任務尤為重要，因為單次檢索可能無法滿足復雜查詢或多步驟問題的需求。

例如，一個傳統的RAG系統可能只會在一個向量數據庫中查詢一次，而Agentic RAG則可以查詢多個數據源，進行后續搜索，甚至在推理過程中調用計算器和API等工具。這些代理（通常是具有特殊提示或功能調用能力的大型語言模型）可以執行超出簡單查找和文本生成的額外操作，從而彌補了“普通”RAG方法的不足。

（二）Agentic RAG的實現方式

在實踐中，Agentic RAG通常意味著讓檢索階段本身具備代理能力。AI代理被賦予訪問各種工具或數據源的權限，并負責為查詢找到相關信息。這些工具可能包括用于私有文檔索引的向量搜索引擎、用于通用知識或實時信息的網絡搜索API、用于計算的計算器，以及其他內部API（如數據庫、電子郵件等）。代理會根據其推理能力決定如何使用這些資源，而不是盲目檢索。

例如，當收到一個復雜用戶查詢時，代理會制定策略：它會決定是否需要外部信息，選擇最合適的資源或工具（例如“我是在向量數據庫中搜索，還是進行網絡搜索？”），制定搜索查詢或API調用，并評估檢索到的結果，以確定這些結果是否足以回答查詢，或者是否需要進一步檢索。這個迭代循環會一直持續，直到代理認為它已經收集到足夠的信息，然后將收集到的上下文傳遞給生成模型（或者代理本身可以使用大型語言模型生成答案）。

（三）Agentic RAG的優勢

Agentic RAG的核心優勢在于其靈活性和自主性。它不僅能夠從多個數據源檢索信息，還能通過推理和規劃來處理復雜的任務。例如，一個用戶可能問：“項目X的最新進展是什么？請給我發送一封電子郵件摘要。”傳統的RAG系統可能會檢索一些項目文檔并草擬回答，但Agentic RAG系統可以進一步分解任務：首先使用內部搜索工具查找項目X的最新更新，然后使用電子郵件API草擬并發送摘要。這種代理能力意味著系統不僅僅局限于檢索文本，它還可以采取行動并做出決策，利用大型語言模型的推理能力。

Agentic RAG克服了傳統RAG的兩大主要限制：一是它不再局限于單一知識源，可以聚合來自多個地方或服務的信息；二是它不再是單次操作，它可以分步驟推理，驗證信息，并在需要時調整方法。這使得Agentic RAG能夠更智能地回答查詢，而不是被固定在單一的檢索/生成模式中。

三、RAG與Agentic RAG的關鍵差異

（一）架構與協調

傳統RAG系統采用順序管道結構：查詢先傳遞給檢索器，然后直接傳遞給生成器。相比之下，Agentic RAG系統圍繞一個代理核心組織，該代理負責協調這些步驟。代理實際上位于管道的中間，決定如何路由查詢和數據。這意味著Agentic RAG通常涉及反饋循環或迭代過程，而不是單次通過。此外，Agentic RAG支持多代理架構：你可以有一個路由代理，將復雜任務分配給多個專門的檢索代理，每個代理負責不同的領域（一個代理負責內部文檔，一個代理負責網絡數據等），然后由一個協調（主）代理匯總發現結果。而傳統的RAG則沒有這種復雜性，它通常是單次操作，沒有代理之間的通信。

（二）知識源與工具使用

在普通RAG中，系統通常依賴于一個主要的知識源，例如一個單一的向量數據庫或文檔索引。所有查詢都從這個源中回答（如果所需信息不在其中，這可能是一個限制）。而Agentic RAG則可以無縫地從多個來源和工具中獲取信息。代理可以在同一會話中從向量數據庫中檢索，調用網絡搜索，查詢SQL數據庫，或者使用其他API。這極大地擴展了模型可以依賴的知識庫。例如，如果一個問題需要同時使用專有數據和最新新聞，傳統的RAG管道可能會陷入困境（它只能搜索索引中提供的內容），而Agentic RAG管道則可以從內部數據庫中檢索，并同時進行外部查找。簡而言之，RAG的訪問范圍較窄，而Agentic RAG則具有廣泛且整合的信息訪問能力。

（三）推理與檢索過程

傳統的RAG檢索是一次性的——它每次查詢只檢索一次上下文，沒有進一步的反饋機制。沒有內置機制來檢查檢索到的信息是否足夠或正確；大型語言模型只是使用檢索到的內容，如果檢索到的信息不相關或質量低下，答案可能會受到影響。而Agentic RAG引入了迭代推理和驗證。代理使用大型語言模型的推理能力（通常通過鏈式思考提示或功能調用）來分析查詢和結果。它可以做很多事情，比如自問后續問題，重新制定搜索查詢，或者雙重檢查模糊的答案。關鍵在于，代理可以在使用之前驗證和驗證檢索到的信息。如果第一次檢索嘗試沒有完全回答問題，代理可以決定再次搜索或使用不同的工具。這意味著Agentic RAG可以處理更復雜的多跳查詢，這些查詢需要組合信息片段或在多個上下文塊上進行推理。傳統的RAG缺乏這種自適應循環——它要么一次性得到答案，要么就得不到。

（四）適應性

由于上述差異，Agentic RAG的適應性遠遠超過傳統的RAG。傳統的RAG系統在其配置的任務和數據集上表現良好（例如，針對文檔網站的問答），但如果查詢稍微偏離模式或需要不同的方法，它就沒有靈活性。相比之下，Agentic RAG體現了“計劃和執行”的范式——它可以即時調整策略以應對新的或不斷發展的查詢。代理的包含記憶和規劃能力意味著系統可以在沒有明確重新編程的情況下適應上下文變化或不可預見的情況。換句話說，Agentic RAG從靜態查找思維模式轉變為自適應問題解決思維模式。它不受開發人員預期場景的限制；代理可以利用其一般推理能力來處理新的問題類型或數據源，使系統在需求增長時更加穩健。正如一些資料所描述的那樣，這是一種從靜態、基于規則的行為向自適應、智能框架的轉變，該框架可以實時優化查詢過程。

（五）效率與性能

在性能方面，RAG和Agentic RAG也存在實際差異。傳統的RAG相對輕量級：每次用戶查詢只需要一次檢索和一次生成。這通常使其在簡單任務中快速且成本效益高。而Agentic RAG可能涉及多個檢索步驟、工具調用，甚至多個代理之間的交互。這種額外的復雜性可能會引入延遲——每次額外的大型語言模型思考或工具使用都需要時間——并且會增加計算成本，因為大型語言模型可能需要為單個用戶查詢多次調用（例如，進行推理和工具交互）。在簡單RAG足夠的情況下（例如，直接的事實查找），代理方法可能會顯得多余且更慢。然而，對于復雜的查詢，Agentic RAG的額外步驟以犧牲一些效率為代價，換來了更高的準確性。在結果質量方面，Agentic RAG在復雜問題上通常具有優勢，因為它能夠交叉檢查和細化。它通過將查詢路由到正確的來源并確認信息，生成更可靠和經過驗證的答案。但這也帶來了更復雜的管道。簡而言之，RAG就像是一次快速的單跳到答案，而Agentic RAG則是一次深思熟慮的旅程，雖然可能需要更長時間，但能夠應對更具挑戰性的請求。選擇哪種方法通常取決于任務需求——簡單性和速度（RAG）與靈活性和徹底性（Agentic RAG）之間的權衡。

四、應用場景與應用

（一）RAG的應用

RAG在構建能夠與用戶使用自然語言交互并提供信息性答案的智能問答聊天機器人和搜索助手方面得到了廣泛應用。例如，許多企業部署了基于RAG的內部聊天機器人，通過從公司維基、政策文檔或常見問題解答中檢索信息來回答員工的問題。這減少了人工支持團隊的負擔，通過將相關文檔文本作為答案的一部分即時呈現出來。同樣，面向客戶的聊天機器人使用RAG從產品手冊或知識庫中提取答案，為用戶提供準確的支持信息。RAG還為增強型搜索引擎提供動力：與其僅僅匹配關鍵詞結果，RAG搜索助手可以理解自然語言查詢，檢索出精確的段落或片段來回答查詢，然后選擇性地進行總結。微軟的Bing Chat和類似工具就使用了RAG的形式，提供帶有參考文獻的最新答案。總的來說，RAG提高了信息的可訪問性——用戶可以詢問具體的細節（例如“我們政策的第5條關于遠程工作是怎么說的？”），系統將檢索并呈現相關的內容。在法律、金融或IT支持等領域，這一應用具有重大影響，因為這些領域的資料龐大且動態變化。

RAG在內容創作和報告生成方面也有應用，尤其是在事實準確性至關重要的情況下。例如，考慮一個幫助撰寫商業報告的AI寫作助手。使用RAG，助手可以從可信數據庫中檢索最新的統計數據、數字或研究成果，并將其整合到文本中。這使得生成的內容基于證據，結合了大型語言模型的生成流暢性和真實數據。RAG在從互動對話到復雜內容創作工具的任務中使語言模型更加多才多藝。一個具體的用例是總結：為了總結一份冗長的財務報告，RAG系統可能會從報告中檢索關鍵部分或數據點，并將其提供給大型語言模型，確保總結涵蓋重要事實。在學術或科學寫作中，基于RAG的系統可以實時從論文或文章中提取參考文獻，允許研究人員以對話方式查詢文獻。本質上，在任何需要基于事實的生成場景中——無論是起草包含最新項目更新的電子郵件、生成包含當前數字的市場分析，還是翻譯帶有準確術語的技術文檔——RAG都提供了一個框架，使輸出與源材料保持一致。開發人員還將RAG與實時信息源（新聞、社交媒體）集成，以生成當前事件的總結，使生成模型無需重新訓練即可保持相關性。

（二）Agentic RAG的應用

Agentic RAG在需要多步驟操作或決策的場景中大放異彩，實際上它充當了一個自主助手。一個典型的例子是企業工作流程自動化機器人。想象一下，一個員工可以向內部人力資源助手詢問培訓計劃：“我是否需要參加培訓X，如果是，能否為我報名？”傳統的RAG機器人可以檢索有關所需培訓的政策并告訴員工政策內容。而Agentic RAG系統可以走得更遠：它可以檢查員工的角色和培訓歷史（通過數據庫查詢），確定是否需要培訓，然后與培訓報名系統交互，為員工實際報名參加下一次課程。所有這些步驟——數據查找、決策邏輯和行動（工具使用）——都由代理在響應單個用戶請求時協調。這種基于檢索上下文采取行動的能力使Agentic RAG成為AI驅動自動化的強大方法。它就像一個虛擬的行政助理：用戶用自然語言提問，而幕后代理調用API并更新系統以滿足請求，而不僅僅是給出答案。

Agentic RAG也適用于查詢復雜或需要綜合多樣化信息的領域。例如，在客戶服務中，一個代理系統可以處理涉及檢查多個系統的支持查詢。假設一個客戶詢問：“我從未收到我的訂單發貨，你能幫忙嗎？”Agentic RAG機器人可以：解析請求，使用物流API檢查訂單狀態，查詢內部知識庫以獲取退款政策，最后組成回復（甚至可能通過另一個API啟動退款）——所有這些子任務都自主完成。這也是為什么基于代理的RAG在客戶服務用例中越來越受歡迎。另一個新興應用是研究和決策支持。在這里，AI代理可能會通過分解一個廣泛的分析問題來處理：搜索學術數據庫、聚合發現結果，甚至可能運行計算，然后生成綜合報告。因為代理可以推理需要哪些信息，它可以制定計劃（從A源檢索，然后從B源檢索，比較它們等）。同樣，在商業智能中，代理系統可以將內部數據（數據庫中的銷售數字）與外部數據（網絡上的市場趨勢）結合起來，回答像“本季度我們應該優先考慮哪種產品？”這樣的問題——這是普通RAG單獨難以輕松處理的問題。在創意內容生成中，Agentic RAG可以自動化諸如大綱撰寫和事實核查等任務：代理可以為文章生成大綱，為每個部分查詢特定的事實或引文，然后組裝最終內容，本質上充當了熟練的編輯角色。總的來說，Agentic RAG為AI打開了大門，使其不僅能夠檢索和說出信息，還能為實現目標采取智能行動，這在任何需要整合知識、推理和操作外部系統的應用中都非常有用。

五、優勢與挑戰

（一）RAG的優勢

RAG提供了一種相對簡單且成本效益高的方法，可以提高大型語言模型的準確性和相關性。通過將回答基于外部數據，它顯著減少了幻覺和事實錯誤。一個主要優勢是，無需對模型進行新數據的重新訓練，就可以將特定領域的或最新的知識添加到大型語言模型中——模型學會了使用檢索到的上下文，因此組織可以避免在信息發生變化時進行昂貴的微調。這使得RAG非常適合特定領域的應用；系統可以引入當前的權威信息（例如最新的研究或實時統計數據），從而保持答案的相關性和正確性。RAG還提高了用戶信任度和合規性：因為答案可以包含對源材料的引用或參考，用戶能夠了解信息的來源，這在醫療保健或法律等領域非常重要。此外，RAG的架構簡單，能夠很好地擴展到高查詢量——向量搜索的繁重工作是高效的，而大型語言模型每次查詢只生成一次，從而控制了成本。總之，RAG通過即時注入知識，增強了生成性AI的準確性和具體性，且開銷相對較低。

（二）RAG的挑戰

盡管RAG具有諸多優勢，但它也存在一些固有限制。首先，它的好壞取決于提供的知識庫——如果相關信息不在索引中，系統就無法檢索到。傳統的RAG管道通常只查詢單一的“真實來源”，這限制了它們的范圍。對于依賴多個數據源的復雜領域，普通的RAG會陷入困境。另一個挑戰是一次性檢索方法：系統檢索一次上下文，然后不再重新考慮該選擇。如果檢索到的文檔不相關或不完整，大型語言模型可能仍然嘗試回答，通常會導致錯誤。普通RAG中沒有內置機制來驗證或糾正不良檢索。此外，盡管RAG提供了上下文，但大型語言模型可能并沒有真正深入理解上下文。它只是有額外的文本可供使用，這有時會導致事實的淺層次整合。因此，RAG系統可能會產生一個技術上來自文檔但缺乏深入推理或優先級排序的答案。例如，它們可能會從檢索到的文本中傾倒大量內容，而沒有真正回答用戶意圖或優先考慮重要信息。確保檢索器返回最相關的片段是一個持續的挑戰，尤其是隨著文檔語料庫的增大。最后，構建RAG系統涉及維護更新索引（如果數據頻繁變化，這可能是一個DevOps挑戰）以及處理令牌限制——長的檢索段落可能會達到大型語言模型上下文長度限制，需要仔細的分塊或總結策略。簡而言之，RAG的簡單性是一把雙刃劍：它易于實現，但它缺乏靈活性和深入驗證，因此在復雜查詢或知識庫不完整時可能會失敗。

（三）Agentic RAG的優勢

Agentic RAG的主要優勢在于其靈活性和自主性。因為它允許AI代理做出決策，所以代理系統可以利用多個資源，并實時適應查詢的需求。這意味著它可以為回答收集更完整的信息——從各種數據庫中檢索、進行網絡研究，甚至在需要時調用計算器或其他工具。結果通常是更準確、更全面的回答，因為代理可以填補空白，探索不同的途徑，然后整合發現結果。至關重要的是，代理式管道納入了一種質量控制形式：代理可以交叉驗證信息，并且只使用它認為相關且正確的信息，從而顯著提高了最終輸出的可靠性。

另一個好處是對新情況的適應性。代理式RAG系統不受預定的“如果-那么”規則的限制；AI代理使用其學到的推理能力來處理它尚未明確遇到的場景。例如，如果被問到一個意想不到的問題，代理可以決定將其分解為子任務，并逐一解決，而不是放棄或給出一個不相關的答案。這使得代理系統在動態環境中更加穩健。此外，Agentic RAG使AI能夠執行操作，而不僅僅是提供信息。這開啟了自動化能力——系統可以執行任務，如更新記錄、發送電子郵件或觸發工作流程，作為回答查詢的一部分。從開發角度來看，基于代理的模塊化設計是可擴展的：可以在不徹底改造整個系統的情況下，為代理的工具箱添加新的工具或數據連接器，隨著需求的增長，允許系統在功能上進行擴展。隨著它從更多互動中學習，代理系統還可以改進其策略（一些實現會緩存成功的查詢計劃或使用反饋循環來隨著時間的推移進行改進）。所有這些優勢使得Agentic RAG成為構建準確、以行動為導向且在面對復雜任務時具有韌性的AI解決方案的強大方法。

（四）Agentic RAG的挑戰

Agentic RAG的改進是以增加復雜性為代價的。一個挑戰是操作可靠性：由于代理做出許多決策，因此存在更多的故障點。代理可能會選擇錯誤的工具、誤解用戶意圖，或者陷入無法得出答案的動作循環。事實上，如果底層大型語言模型的推理存在缺陷，代理可能根本無法完成任務，因此開發人員必須設計故障安全裝置和回退行為來處理這些情況。另一個問題是延遲和效率。代理采取的每一步額外操作（例如進行網絡搜索，然后等待，然后再搜索一次）都會增加延遲。對于用戶來說，這可能意味著響應速度變慢，尤其是如果多個代理或工具被順序調用時。復雜的多步驟處理可能會引入明顯的延遲。除了延遲，計算成本也會上升——代理式管道可能會多次調用大型語言模型（用于推理和工具交互），這會增加令牌消耗和API成本，與單次通過的RAG相比。在大規模情況下，這可能會變得昂貴，盡管在某些情況下，改進的準確性可能會證明成本是合理的。還有實現難度的問題。構建代理系統更加復雜：它需要對代理的推理進行提示工程，整合各種工具/API，并管理代理在多個回合中的狀態和記憶。調試這樣的系統可能很困難，因為你需要追溯代理的思考鏈來理解錯誤。確保透明度和信任是另一個挑戰——當代理采取行動時，組織需要知道它為何這樣做。用戶可能會問：“為什么AI選擇使用A源而不是B源？”或者“我怎么知道它所做的計算是正確的？”因此，納入日志記錄和可解釋性（例如顯示所采取的步驟）變得重要，以增強信心。最后，數據質量和安全問題在代理系統中被放大了。代理可能有權訪問敏感工具或數據，因此任何缺陷都可能導致濫用（想象一個代理由于提示注入攻擊而被指示將機密信息通過電子郵件發送到外部）。當代理可以執行操作時，需要嚴格的護欄和權限。總之，盡管Agentic RAG解鎖了令人印象深刻的能力，但它也帶來了在維護可靠性、控制成本和確保安全運行方面的挑戰——這些都是隨著這一范式成熟而正在積極開發的領域。

六、未來展望

Agentic RAG是一個相對較新的發展，但它有望對下一代AI系統產生重大影響。隨著大型語言模型的不斷改進，并且開始內置對工具使用的支持（例如通過函數調用或插件），實現代理行為的門檻正在降低。我們可以預期，為了應對更復雜的用戶需求，更多的AI應用將從簡單的RAG轉向Agentic RAG。事實上，一些早期采用者已經開始在新興框架（如LangChain、LlamaIndex等）的幫助下，將普通的RAG管道升級為代理式管道，這些框架提供了構建基于代理的工作流程的現成支持。這一趨勢表明，代理能力將成為AI解決方案的標準配置，特別是在企業環境中，動態協調任務的能力是一個改變游戲規則的因素。

專家們認為，Agentic RAG（以及代理式AI總體上）將成為更具自主性AI系統的基石。我們不再擁有只會回答問題的AI，而是擁有能夠“做事”并實現目標的AI。正如一位行業領袖所說：“代理架構對于能夠執行任務而不僅僅是檢索信息的下一代AI應用至關重要。”這意味著未來的AI代理可以處理端到端的流程：例如，不僅僅是告訴你分析報告已經準備好，而是編譯數據、生成報告并將其通過電子郵件發送出去——所有這些都完全自主完成。在RAG的背景下，這意味著“檢索信息”和“對信息采取行動”之間的界限將變得模糊。我們可能會看到AI助手能夠既研究問題，又直接實施解決方案（在適當的情況下），從而提高生產力，并減少人類在常規決策循環中的干預。

從技術角度來看，一些進步和趨勢可能會塑造Agentic RAG的演變。其中之一是多模態整合：未來的代理系統將不再局限于文本；代理可以像檢索和分析文本一樣輕松地檢索和分析圖像、視頻或音頻，提供真正全面的答案（例如，作為其過程的一部分，獲取圖表或掃描音頻轉錄）。另一個趨勢是跨語言和跨領域代理——代理式RAG可以檢索多種語言的信息，或者實時翻譯，極大地擴大了其在全球范圍內的適用性。隨著自然語言處理技術的改進，代理將對查詢和指令有更細致的理解，使其推理更加復雜且類似人類。此外，人們也在推動這些復雜系統具有更好的可解釋性和透明度。在未來，Agentic RAG可能能夠向用戶展示其決策過程的清晰軌跡（例如，“我在這里搜索，然后我使用了這個工具，原因如下”），以建立信任并滿足監管或道德要求。

從影響角度來看，Agentic RAG可能會徹底改變許多行業的流程。我們可以設想在醫療保健領域，先進的AI助手可以自主收集患者的病史，與最新的醫學文獻進行交叉引用，并提出可能的診斷或治療方案（由人類醫生監督最終決策）。在科學和教育領域，代理系統可以幫助研究人員通過自主掃描出版物并運行實驗（模擬或信息性實驗）來測試假設，從而有效加速研究周期。在商業領域，從客戶服務到運營的各個方面都可以通過能夠回答問題并實時執行交易和調整的AI代理得到增強。例如，未來的客戶支持代理可以端到端處理計費問題：理解投訴，拉取賬戶信息，檢測問題，在計費系統中修復它，并向客戶解釋解決方案。這種自主性將使人類能夠專注于更高層次的監督和創造性任務。當然，實現這一愿景需要謹慎開發，以確保這些代理與人類意圖和價值觀保持一致。持續反饋循環（代理從結果中學習）和錯誤糾正保障措施（可能還有其他監視性能的“看門狗”代理）是活躍的研究領域，將與Agentic RAG一起發展。

總之，檢索增強生成（RAG）已經通過將AI與真實數據聯系起來使其更具實用性，而代理式檢索增強生成（Agentic RAG）則有望使AI更具行動力和智能性。它標志著從靜態問答向動態問題解決系統的轉變。隨著我們完善這些技術，我們可能會看到AI不僅為我們提供信息，而且與我們真正協作，為我們工作。Agentic RAG預示著一個未來，AI代理將作為知識淵博的同事——能夠研究、決策和行動——最終加速工作流程并開辟AI能夠實現的新領域。這是一個令人興奮的發展軌跡，對于希望利用AI最新進展的AI研究人員和開發人員來說，關注這一領域的發展至關重要。

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯