Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) 通过赋予 LLM 对检索过程更多的控制权来增强传统的 RAG 系统。Agentic RAG 不仅限于单一检索步骤，而是涉及理解、规划、检索、检查和优化等一系列循环。这种方法旨在使 AI 系统在处理复杂、多步骤的企业查询时更强大、更健壮，尽管它可能会增加延迟和成本。 AI
影响 Agentic RAG 能够让模型进行复杂的调查，而不仅仅是简单的问答，从而实现更复杂的企业 AI 应用。
排序理由 该文章描述了一种改进 LLM 检索系统的新颖技术，类似于一篇介绍新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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