Agentic RAG大揭秘：告别普通RAG的四大痛点，实现智能检索新高度！

本文深入探讨了Agentic RAG技术，它通过在RAG检索流程中加入自主决策的Agent，使大模型能够动态决定检索策略。与普通RAG相比，Agentic RAG解决了多次检索、重试、纠错及复杂多步问题处理等难题，通过查询改写、问题拆解、多源路由和反思重试，形成“规划—查—评估—再查”的循环。尽管Agentic RAG成本更高、速度更慢且调优难度更大，但它在处理复杂、多步推理业务场景时表现出色，是普通RAG的升级版。

前面几篇我们聊了普通 RAG、工具调用、还有 Agent 和 Workflow 的区别，今天来讲一讲在实践中更常用的Agentic RAG，是一个非常常用的技术。

照例先抛几个面试常问的问题：

1、什么是 Agentic RAG？

2、它和普通 RAG 的区别在哪？

4、什么时候该用、什么时候别用？

一、简洁回答

Agentic RAG 就是在 RAG 检索流程里加一个能自主决策的 Agent，让要不要检索、查什么、查几次、用哪个数据源、检索结果够不够用这些决定由大模型动态来做，而不是像普通 RAG一样在代码里面写死流程。

解决了普通 RAG 的一次性检索、没有重试、不会纠错、复杂多步问题搞不定的问题，通常 Agentic RAG 靠查询改写、问题拆解、多源路由、反思重试，把检索变为‘规划—查—评估—再查’的一个循环。

Agentic RAG 的代价是更贵（消耗token更多）、更慢、更难调，所以如果只是简单的问题用普通 RAG 就行，只有复杂的、要多步推理业务场景，才需要考虑要不要上 Agentic RAG。

二、普通 RAG 有哪些问题？

在一般场景中，普通 RAG 也够用，但是在复杂的查询中，还是有不足。

1、只查一次，可能查不全

普通 RAG 问一句查一次，然后拼进prompt里面就生成答案，如果第一次没查到关键内容，它也不会再继续去查；但是在 Agentic RAG 中，大模型会判断检索结果够不够回答问题，如果检索结果不够，就会换个说法再查一遍。

2、复杂问题一次兜不住

像"去年和今年的退款政策有啥变化"这种问题，需要分别查去年和今年的政策，然后再凑一块对比生成结果，但是普通 RAG 一次检索覆盖不了。Agentic RAG 会先把它拆成几个小问题分头查，这就是多跳检索。

3、不会判断查得对不对

在普通 RAG 中，检索回来的内容对问题有没有帮助，不会去做判断，如果检索回来的内容和问题不相关，反而会成为噪音。在 Agentic RAG 多了个反思的环节，大模型会自己评估、自己纠正，可靠性会高很多。

4、一条道走到黑

不管用户问啥，普通 RAG 都走同一条"查了就答"的流水线。Agentic RAG 在检索之前会做判断，简单问题可能压根不需要查知识库，直接回答就可以，该用哪个库、哪个工具也自己挑。

三、Agentic RAG 的实现方式

Agentic RAG 有两种常见的实现。

1、单 Agent

由一个 Agent 把检索的活全干了：query改写、挑选数据源、检索重试、结果汇总。这种实现结构简单，多数场景也够用。

2、多 Agent

多 Agent 是把检索拆给几个专门的子 Agent，比如一个专门查内部库、一个联网搜索、一个查知识图谱，再来个主 Agent 负责汇总结果，适合数据源多、任务复杂的业务场景。

在业务实践中，建议是别一上来就上多 Agent，单 Agent 能解决就先用单 Agent。

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

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• 在本地计算机运行大模型

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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