从RAG到Agentic RAG：AI正在学会独立思考和行动
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在大型语言模型（LLM）的浪潮中，我们一直在探索如何让AI的回答更精准、更可靠。检索增强生成（RAG） 应运而生，通过引入外部知识库，成功地为LLM的回答提供了事实依据，显著减少了“一本正经地胡说八道”（即“幻觉”）。然而，技术的演进从未停歇。当我们还在赞叹RAG的巧妙时，一个更强大的范式——Agentic RAG——已经悄然兴起，它预示着AI正从一个被动的“问答机器”向一个主动的“任务执行者”转变。
在大型语言模型（LLM）的浪潮中，我们一直在探索如何让AI的回答更精准、更可靠。检索增强生成（RAG） 应运而生，通过引入外部知识库，成功地为LLM的回答提供了事实依据，显著减少了“一本正经地胡说八道”（即“幻觉”）。然而，技术的演进从未停歇。当我们还在赞叹RAG的巧妙时，一个更强大的范式——Agentic RAG——已经悄然兴起，它预示着AI正从一个被动的“问答机器”向一个主动的“任务执行者”转变。