Agentic RAG 综述导读
MaryamMiradi · x · 2026-07-12
## 这篇文章在讲什么 这是一篇对 **Agentic RAG** 的长篇导读，作者认为它是目前见过最完整的 RAG 综述之一，适合从零理解 RAG 走向“智能体化”的演进。 ## 主要内容 - **RAG 基础**：把大模型和实时外部数据源结合，用来提升回答的准确性与上下文相关性。 - **RAG 的演进路线**： - **Naïve RAG**：基于关键词检索，输出容易碎片化。 - **Advanced RAG**：引入语义检索、DPR、神经重排，提高精度。 - **Modular RAG**：用混合检索、API 和可组合流水线，按任务定制。 - **Graph RAG**：用图结构支持多跳推理，但扩展性仍有挑战。 - **Agentic RAG**：在检索流程中加入自治智能体，让系统能动态决策、迭代修正、实时优化工作流。 - **核心模式**：Reflection、Planning、Tool Use、Multi-Agent Collaboration。 - **优点**：更强的动态适应能力、更好的上下文理解、可扩展性与灵活性、以及更高效的工作流优化。 - **挑战**：算力开销、协同复杂度和伦理问题。 文末还附了论文和 GitHub 链接，并顺带推广了一个关于生产级 AI agent 构建的免费训练营。