Agentic RAG：下一代智能检索系统

传统 RAG 是"检索-生成"的固定流程，而 Agentic RAG 让 AI Agent 自主决策。

传统 RAG 的局限

• 固定的检索策略
• 无法处理复杂查询
• 缺乏推理和规划能力

Agentic RAG 架构

from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain.tools import Tool
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义工具
tools = [
    Tool(
        name="search_knowledge_base",
        func=search_vectorstore,
        description="搜索知识库获取相关信息"
    ),
    Tool(
        name="query_database",
        func=query_sql_db,
        description="查询数据库获取结构化数据"
    ),
    Tool(
        name="call_api",
        func=call_external_api,
        description="调用外部 API 获取实时信息"
    ),
]

# 创建 Agent
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# Agent 自主决策
result = agent_executor.invoke({
    "input": "分析最近一个月的销售趋势并给出建议"
})

关键特性

特性	传统 RAG	Agentic RAG
检索策略	固定	动态决策
工具使用	单一	多工具协调
推理能力	有限	深度推理
错误处理	简单	自我纠正

应用场景

• 复杂的多步骤研究任务
• 需要多数据源整合的分析
• 自动化工作流

Agentic RAG 代表了 AI 应用从"工具"到"助手"的进化。