LangGraph智能Agent RAG：性能优化实用指南

RAG（检索增强生成）技术已经让大型语言模型更加实用和准确，因为它能访问外部文档来提供更可靠的信息。但传统的RAG系统仍然遵循固定的流程：用户提问 → 检索资料 → 生成答案。然而，当问题不够明确或需要多个步骤处理时，比如调用API、规划或确认细节，传统RAG就显得力不从心。 Agentic RAG（代理式RAG）正是为了解决这些问题而生。它不只是被动地检索和生成答案，而是具备自主决策能力，能够根据任务需求主动采取行动。比如，当用户问“巴黎天气如何，周末可以安排什么活动”，传统RAG可能只是查找天气描述并返回，而Agentic RAG会分解任务：先识别需要实时天气信息，然后调用天气API获取数据，再根据天气情况推荐合适的活动，最后生成一个有上下文、实用的回答。 这种系统结合了RAG与代理机制，使AI更具灵活性和智能性，尤其适合处理复杂、多步骤的任务。文章还介绍了如何使用LangGraph构建Agentic RAG，提供了一个实际操作的指南，展示了如何让AI像一个智能代理一样思考和行动。