从RAG到Agentic RAG 的进化之路

何为Agentic RAG?RAG系统, 为大模型补充了数据, 无论是实时数据还是私域数据. Agentic RAG系统, 更近一步, 为RAG系统添加了Agent的智能, 让AI不光只作用在查询这个阶段, 而是充分利用, Agent的计划(Plan), 自省(reflect), 工具调用(tools use), 编排(orchestrate)等等能力, 来让RAG能够回答更复杂的问题!RAG系统的进化之路Naive RAG把知识库和用户提问通过embedding模型矢量化, 建立索引并存储通过相近性检索相关文档片段然后交给大模型回答。这是最普通的RAG系统它的问题是- 检索阶段文档片段不准确- 生成阶段大模型生产的内容也可能偏离事实Advanced RAG针对普通RAG面对的问题Advanced RAG在pipeline的各个阶段提出了对应的改善技术检索前通过对query进行重写(rewriting)和扩展(expansion), 提高检索成功的可能性检索后可以采用keyword和semantic并行的混合检索对检索出的文档进行rerank(重排序)和融合(fusion)Modular RAG将各种先进的RAG tuning技术模块化按照场景选择不同的组合这里更多的是在架构层的设计而非某项具体RAG技术的进化。Agentic RAG从上面的分析大家可以看出RAG虽然进化了但是它基本上还是线性的workflow, 这对于复杂场景肯定是有限制的。Agentic RAG就是基于RAG检索生成的基本模式加入了Agent的各种能力计划编排工具调用等等。所以Agentic RAG说不上什么固定的模式因为Agent本身就是多变的但是最核心的三个技术是:自主评估(autonomous evaluation)利用LLM-as-a-judge的概念植入强大的评估能力提供迭代优化的基础判断迭代优化(iterative improvement)通过自优化循环机制识别并修正生成答案中存在的不足。工具调用(tool calling)大语言模型自主判定应调用何种工具、采取何种操作以提升答案的整体质量这一点在处理复杂或模糊的查询时尤为关键。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】