以下是对原文内容的简体中文改写，保持了原有的段落结构和表达逻辑，同时确保通俗易懂、符合中文表达习惯： ⸻ 什么是 Agentic RAG，为什么作为 AI 工程师你需要了解它？ 现实中的应用很少使用简单、朴素的 RAG 系统。通常我们会在 RAG 系统中加入某种“自主性”（agency），虽然最好只加最少量的。 没有一种“通用模板”可以直接扩展 RAG 系统来解决你的具体业务问题，你需要根据实际情况进行调整。 为此，你需要了解 Agentic RAG 中可能涉及的组件，下面我们来看看其中的一些关键步骤： ⸻ 1. 用户查询分析 我们首先将原始的用户问题交给基于大语言模型的智能代理进行分析。在这一步： ➡️ 原始问题可能会被重新表述，有时还会被扩展成一个或多个新的查询，用于后续处理流程。 ➡️ 代理还会判断是否需要额外的数据源来回答该问题。 ⸻ 2. 如果需要额外数据，就会触发检索步骤 在 Agentic RAG 中，可能由一个或多个代理负责判断该从哪些数据源获取信息，常见的例子包括： ➡️ 实时用户数据，例如用户当前的地理位置。 ➡️ 用户可能感兴趣的内部文档。 ➡️ 互联网上可用的数据。 ➡️ …（还有更多可能） ⸻ 3. 对检索到的数据进行整合与重新排序 这一阶段会使用比普通嵌入模型更强大的模型对数据进行精筛，从而极大地缩小相关信息范围。 ⸻ 4. 如果不需要额外数据 则直接由大语言模型生成回答（可能是一个答案，也可能是多个答案或一系列操作指令）。 ⸻ 5. 回答结果的评估与优化 ➡️ 如果代理认为当前的答案已经足够好，就会直接返回给用户。 ➡️ 如果代理觉得还不够满意，则会尝试重新改写用户问题，重新进入生成流程（这个循环的次数通常会设定上限，以避免过度计算）。 ⸻ 我想说的几点真心建议： ✅ 能简化就简化，大多数情况下你并不需要构建完整的流程。 ✅ 把重点放在数据的预处理和重排序（Reranking）上，这对 90% 以上的使用场景已经足够了。 ❗️真正的 Agentic 系统在企业级应用中远不止是问答系统。它们更具潜力的方向是：理解用户意图后，不只是给出答案，还能自动执行后续操作。我们将在未来的文章中继续探讨这个话题。 ⸻ 你对 Agentic RAG 有什么看法？欢迎留言讨论！ 想了解更多关于 RAG 系统演进的内容？编程严选网 人工智能
