agentic rag

大模型核心技术ReAct和Agentic RAG讲解React 全称是 Synergizing Reasoning and Acting in Language Models（在语言模型中协同推理与行动），由 Shunyu Yao 等人在 2022 年 10 月的论文中提出,React 的设计灵感来源于人类解决复杂问题的思维方式：通常会先思考问题、制定计划，然后执行具体操作，并根据结果调整下一步的思考

从 Chroma 到 Milvus：一套 Agentic RAG 知识库的工程实践很多 RAG 演示项目看起来很简单：上传文档、切成文本块、生成向量、查询向量数据库，再把检索结果交给大模型回答。真正落到生产环境后才会发现，向量数据库只是整个链路中的一环。文档解析是否完整、切分是否破坏语义、用户问题是否被过度改写、候选结果如何融合、重排序接口是否正确，都会直接影响最终回答。

RAG三大主流架构：Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAG的区别绝大多数团队第一次将大模型接入业务系统时，都会萌生同一个想法：能不能让AI直接解答公司内部文档相关的问题？

Agentic RAG：从“被动检索”到“主动决策”的架构演进随着大语言模型（LLM）应用的深入，传统的检索增强生成（RAG）系统在处理复杂、多跳推理任务时逐渐显露出局限性。本文深入探讨了Agentic RAG这一新兴范式，解析其如何通过引入“智能体”概念，将静态的检索管道升级为具备规划、决策与反思能力的动态系统。我们将详细拆解其三大核心组件——检索智能体、检索路由器与答案评论家，并通过实战案例展示其工作流程，为构建下一代企业级AI应用提供实用指南。

OpenClaw 完全指南：部署你的 7×24 小时开源 AI 助手【个人主页：玄同765】大语言模型（LLM）开发工程师｜中国传媒大学·数字媒体技术（智能交互与游戏设计）

第1课-通过DIFY实现一个完整的Text2Sql来讲AI原生及Agentic RAG长什么样作为《2025最前沿AI Agent讲武堂》专栏的开篇之作，我们不谈虚的概念，直接从一个典型的企业场景切入：如何让业务人员用自然语言查数据库？这看似简单的需求，背后却完整承载了当前最前沿的 AI Agent 范式。 • 传统做法是写死规则或封装接口，但面对灵活多变的查询意图，很快就会崩盘； • 真正的 AI 原生应用，则从底层就围绕大模型的能力设计——以自然语言为交互入口，以模型为决策中心，数据、工具和反馈都围绕它动态流转。

我是有底线的