本文详细介绍了如何构建一个自托管的检索增强生成（RAG）聊天机器人，该机器人旨在根据受控知识库提供准确的答案。该系统采用双代理管道进行不同的推理步骤：一个代理负责选择检索工具和参数，第二个代理负责将检索到的信息提炼成最终的、有依据的答案。一个关键特性是自动故障转移机制，当主模型不可用或受到速率限制时，该机制会自动切换到备用 LLM，确保查询的连续性。 AI
影响 为构建具有自动 LLM 故障转移功能的更强大、更可靠的 RAG 聊天机器人提供了技术蓝图。
排序理由 文章描述了聊天机器人系统的技术实现，而非新产品发布或前沿研究。
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<p>Over the past few weeks I built a Retrieval-Augmented Generation (RAG) chatbot from the ground up — one that answers strictly from a knowledge base I control, supports role-based access for regular users vs. admins, and never makes things up. In this post I want to walk throug…