Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) 将检索从一个固定的步骤转变为 AI 代理的决策过程。与一次检索并生成内容的传统 RAG 不同，agentic RAG 允许 AI 评估检索信息的质量，并在必要时重新尝试检索。这种迭代方法，结合了 Corrective RAG 和 Self-RAG 等模式，增强了 AI 处理需要多次检索或比较不同来源信息才能回答的复杂查询的能力。LangGraph 等框架由于能够处理条件逻辑和循环，非常适合实现这些 agentic RAG 系统，尽管这种复杂性的增加会带来更高的 token 使用量和延迟。 AI
影响 通过使检索成为一个迭代的、基于决策的过程，增强了 AI 处理复杂查询的能力。
排序理由 该条目讨论了实现 RAG 系统的新模式/技术，并强调了其与特定框架的结合使用。
- Agentic RAG
- Corrective RAG
- langgraph
- retrieval-augmented generation
- Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection
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