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二十一、RAG Agent:让检索从「流水线」变成「智能体」

发布时间:2026/9/26 9:46:06 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
二十一、RAG Agent:让检索从「流水线」变成「智能体」
RAG Agent:让检索从「流水线」变成「智能体」📚专栏导航:这是《LangChain 30篇精讲》的第 21 篇。前面 20 篇我们走过了从 Hello World 到 RAG 全链路优化、再到 LangGraph 入门的完整路径。从这一篇开始,进入模块五:高级 Agent 与生产化。写在前面:那个"什么都检索一遍"的 RAG 系统先讲个真实的故事。我之前做过一个企业内部知识库问答系统,用的是最标准的 RAG 流水线:用户提问 → 向量检索 Top 5 → 拼进 Prompt → 让模型回答。上线第一周,产品经理跑过来跟我说:“你这个系统,问’今天天气怎么样’它也要去知识库里翻 5 篇文档,最后硬编出一个答案,看着特别尴尬。”我说:“那加了拒答机制应该能好点。”(第 17 篇讲的那个)他接着说:“不光是这个。有个同事问’对比一下我们 2023 年和 2024 年的报销政策有什么变化’,系统只检索了 5 篇文档——要么全是 2023 年的,要么全是 2024 年的,根本没法对比。它不会自己去分别检索两次。”那一刻我明白了:传统 RAG 的本质是一条固定的流水线(Pipeline),它不能思考、不能判断、不能变通。而真实的用户问题,需要的是能自己决定要不要检索、检索什么、检索几次、结果够不够好的能力。

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