《向量数据库指南》揭秘：Agentic RAG如何重塑RAG系统未来？

哈哈，大家好！我是王帅旭，大禹智库的向量数据库高级研究员，也是《向量数据库指南》一书的作者。今天，咱们来聊聊一个特别有意思的话题——从Naive RAG到Agentic RAG的转变，这可是检索增强生成技术的一个重要里程碑啊！

首先，咱们得明白什么是Naive RAG。简单来说，Naive RAG就是一种将检索到的信息与大型语言模型（LLM）相结合，以生成回答或文本的技术。它虽然在一定程度上解决了LLM在处理新信息方面的局限性，但在面对复杂任务时，还是显得有些力不从心。这时候，Agentic RAG就应运而生了。

Agentic RAG，顾名思义，就是通过引入代理（Agentic）方法来提升RAG系统的智能性和灵活性。这种方法的核心在于，它不仅仅将RAG系统看作是一个简单的信息检索和生成工具，而是将其视为一个具有自主行动和决策能力的智能体（Agent）。这样一来，RAG系统就能够根据当前的任务和环境，主动检索、分析和处理信息，从而生成更加准确和有用的回答或文本。

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