RAG 架構圖解：從基礎到高級的七種模式
「RAG 技術通過在 AI 生成過程中引入外部知識檢索，從基礎的文檔查詢發展到多模態、Multi-Agent 體協同的智能架構，讓 AI 回答更準確、更全面」
「核心組件」
- 嵌入模型： 將文本轉換為向量表示
- 生成模型： 負責最終的內容生成
- 重排序模型： 優化檢索結果的相關性
- 向量數據庫： 存儲和檢索向量化的內容
- 提示模板： 規范化的查詢處理模板
- AI Agent： 智能決策和任務協調
圖例 1
Naive RAG
Naive RAG（Retrieval-Augmented Generation）是最基礎的一種架構，用于結合檢索和生成來處理復雜的任務，比如問答或內容生成。
其基本架構如下：
1.檢索模塊（Retriever）
- 負責從知識庫（如文檔集合或數據庫）中找到與輸入查詢相關的上下文。
- 通常基于向量檢索技術，使用嵌入模型（如 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings）將查詢和文檔嵌入到向量空間中，計算相似性并返回最相關的文檔。
2.生成模塊（Generator）
- 接收用戶輸入和檢索到的上下文，生成最終的回答或內容。
- 通常使用大型語言模型（如 GPT 或 T5）來生成自然語言輸出。
3.流程
- 用戶輸入一個查詢（如問題）。
- 檢索模塊從知識庫中找出與查詢相關的文檔片段。
- 將檢索結果連同查詢一起傳遞給生成模塊。
- 生成模塊基于上下文生成回答或內容。
特點
- 簡單高效：由于模塊化設計，容易實現和調試。
- 可擴展性強：檢索模塊和生成模塊可以獨立優化或替換。
- 存在局限性：Naive RAG 通常假設檢索的上下文是完備的，這在知識庫更新不及時或檢索效果不佳時可能導致生成結果不準確。
應用場景
- 文檔問答：基于企業內部文檔或外部知識庫回答用戶提問。
- 內容生成：輔助生成新聞、摘要等需要結合外部信息的內容。
- 技術支持：從常見問題解答（FAQ）庫中檢索答案并生成自然語言響應。
Naive RAG 是 RAG 系列架構的起點，更復雜的變種（如使用多輪交互或強化學習優化）通常在此基礎上擴展。
Retrieve-and-rerank
Retrieve-and-Rerank 是在基礎 RAG 架構上的增強版本，通過引入重排序（Reranking）步驟，進一步優化檢索結果的相關性。這種方法非常適合在需要高精度答案的任務中使用。
架構增強點：重排序步驟
在基礎 RAG 的檢索階段（Retriever）之后，加入一個額外的重排序模塊，以更好地篩選檢索結果，提高傳遞給生成模塊（Generator）上下文的質量。
核心流程
- 初步檢索（Initial Retrieval）
- 檢索模塊從知識庫中找到一批初步相關的文檔（例如，前 50 個文檔）。
- 使用向量檢索（如基于余弦相似度或歐幾里得距離）快速生成候選文檔集合。
- 重排序（Rerank）
- 傳統方法：BM25、TF-IDF 等。
- 深度學習模型：基于 BERT 的交互式檢索模型（如 Cross-Encoder）。
- 混合方法：將檢索分數與語義模型得分結合。
- 將初步檢索到的候選文檔集合交給一個專門的重排序模型。
- 重排序模型可以是：
- 輸出一個按相關性排序的高質量文檔列表。
- 生成模塊（Generator）
- 僅使用重排序后的前 N 個文檔作為上下文，生成回答或內容。
- 高相關性的上下文能顯著提升生成質量。
Retrieve-and-Rerank 優勢
- 提升檢索精度
- 初步檢索模塊通常快速但粗略，可能引入較多噪聲；重排序能更精準地選擇最相關的文檔。
- 減少生成錯誤
- 提供高相關性上下文，避免生成模塊在不相關或錯誤信息基礎上生成答案。
- 模塊靈活性
- 重排序模塊可以獨立優化，例如微調 BERT 模型，加入領域知識等。
- 適配長尾查詢
- 對于少見或復雜的查詢，重排序能進一步優化初步檢索效果。
應用場景
- 問答系統
- 在文檔問答中，Retrieve-and-Rerank 常用于優化檢索階段，確保提供與問題高度相關的上下文。
- 推薦系統
- 在搜索和推薦場景中，重排序步驟可以顯著提高最終推薦內容的相關性和用戶滿意度。
- 技術支持
- 從技術文檔或 FAQ 中篩選最相關的答案，減少生成模塊的錯誤回答率。
示例技術棧
- 檢索模塊：FAISS、ElasticSearch、BM25 等。
- 重排序模塊：BERT、MiniLM、ColBERT（使用 Cross-Encoder）等。
- 生成模塊：GPT、T5、LLaMA 等。
通過這種方式，Retrieve-and-Rerank 在原始 RAG 架構的基礎上增強了檢索的相關性，顯著提升了最終生成的質量。
Multimodal RAG
與基礎 RAG 類似，Multimodal RAG 也由檢索模塊（Retriever）和生成模塊（Generator）組成，但增強了對多模態數據的支持：
- 多模態檢索模塊
- 能處理和索引不同模態的數據，如圖像、視頻或音頻的特征。
- 通常利用預訓練模型將非文本模態（如圖像）轉換為嵌入向量，存儲在統一的向量數據庫中。
- 檢索時，將用戶輸入（文本或其他模態）編碼為嵌入向量，與數據庫中的嵌入進行匹配。
- 多模態生成模塊
- 接受多模態的上下文，例如文本和圖像的組合。
- 利用專門設計的多模態生成模型（如 Flamingo、BLIP-2）生成回答或內容。
- 能夠根據上下文模態靈活調整生成策略。
- 流程
- 用戶輸入可以是文本（如問題）或其他模態（如圖像）。
- 多模態檢索模塊找到與輸入相關的多模態上下文。
- 將檢索結果傳遞給生成模塊，結合上下文生成多模態回答或內容。
關鍵技術點
- 模態對齊
- 在多模態數據之間建立共同表示，例如將圖像特征和文本特征映射到同一個向量空間。
- 常用技術：CLIP、Align-before-Fuse、BLIP 等。
- 模態融合
- 將檢索到的不同模態的上下文信息進行有效融合，為生成模塊提供統一的輸入。
- 方式：早期融合（將模態特征直接拼接）、晚期融合（分別處理后再結合）。
- 生成模型支持
- 多模態生成需要具備同時處理文本和非文本模態的能力。
- 模型：Flamingo、BLIP-2、Visual ChatGPT 等。
Multimodal RAG 的優勢
- 支持多種輸入類型
- 不僅可以回答文本問題，還能處理圖像相關的查詢，如“這張圖片中的物體是什么？”。
- 豐富的信息來源
- 檢索和利用跨模態的信息，比如從圖片和相關描述中生成答案。
- 增強的上下文理解
- 將文本、圖像等模態上下文結合起來，生成更精確、更有深度的內容。
- 廣泛的應用場景
- 可用于醫學影像分析、教育、內容創作等需要多模態數據結合的任務。
應用場景
- 多模態問答
- 結合文本和圖像回答問題，例如“這張 X 光片有什么異常？”
- 圖像描述生成
- 為圖像生成自然語言描述，適用于教育或輔助工具。
- 跨模態搜索
- 用戶輸入文本，系統從圖像庫中檢索相關圖像（或反之）。
- 醫療診斷
- 結合醫學文本和影像數據，生成診斷報告或建議。
- 內容生成
- 從視頻或音頻中提取關鍵信息并生成摘要或分析報告。
技術實現示例
- 檢索模塊
- 圖像：使用 CLIP、DINO 等模型提取圖像特征。
- 文本：使用 Sentence Transformers 或 OpenAI Embeddings。
- 生成模塊
- 使用多模態生成模型，如 Flamingo、BLIP-2、Visual ChatGPT 等。
- 數據庫
- 存儲跨模態嵌入的向量數據庫，如 FAISS、Weaviate。
通過 Multimodal RAG，可以實現復雜的跨模態任務，為各種應用提供更強大的解決方案。
Graph RAG
Graph RAG是對基礎 RAG 架構的一種擴展，通過引入圖數據庫 來增強知識點之間的關聯和文檔間關系的理解。這種架構不僅提高了檢索的精準性，還能更好地利用知識的上下文和結構化信息。
Graph RAG 架構
Graph RAG 的核心思想是在知識檢索過程中利用圖數據庫（如 Neo4j、TigerGraph）來存儲和管理數據。通過將文檔、實體和它們之間的關系建模為圖結構，可以更高效地處理復雜的知識連接和語義關系。
核心模塊
- 圖數據庫（Graph Database）
- 圖數據庫存儲文檔及其結構化關系（節點和邊），提供上下文的關系視圖。
- 節點：可以表示實體（如人名、地名）、文檔或知識片段。
- 邊：表示節點之間的關系（如“引用”“從屬”“因果”等）。
- 檢索模塊（Graph-based Retriever）
- 查詢不僅基于文檔內容，還利用圖的結構進行關系推理。
- 可通過圖查詢語言（如 Cypher）實現復雜的知識檢索。
- 生成模塊（Generator）
- 將檢索到的多層次上下文（文檔和其相關節點）輸入到生成模型。
- 生成模型結合圖關系信息，生成更精準、更上下文相關的輸出。
Graph RAG 工作流程
- 知識建模
- 文檔：“愛因斯坦提出了相對論。”
- 節點：?
?愛因斯坦??、??相對論?? - 邊：?
?提出?? - 從知識庫或文檔集合中提取實體、關系和文本內容，構建圖數據庫。
- 示例：
- 用戶查詢
- 用戶輸入問題，如“相對論的提出者是誰？”。
- 將查詢轉換為圖查詢（例如，搜索與“相對論”相關的節點和邊）。
- 圖查詢
- 檢索與用戶問題相關的子圖，例如“相對論”節點及其直接連接的節點和關系。
- 上下文擴展
- 將檢索到的子圖中的信息轉化為文本上下文，并傳遞給生成模塊。
- 內容生成
- 生成模塊結合用戶問題和擴展上下文，生成自然語言回答。
Graph RAG 的優勢
- 知識點間關系的深度挖掘
- 通過圖結構，捕捉文檔或知識點之間的復雜關系（如層次關系、因果關系等），提高檢索結果的質量。
- 上下文的精準擴展
- 在檢索階段，圖數據庫可以幫助找到更相關的上下文，而不僅僅依賴向量相似性。
- 增強推理能力
- 利用圖的結構化數據，可以進行關系推理，例如多跳檢索（從一個節點找到間接相關的節點）。
- 動態更新與維護
- 圖數據庫支持動態更新，易于在知識庫擴展時維護新數據的關系。
Graph RAG 應用場景
- 復雜問答
- 需要跨文檔或跨實體推理的問答任務，如法律問答或科技文獻分析。
- 知識管理
- 在企業或科研機構中，利用圖數據庫管理和查詢大量關聯文檔或研究成果。
- 內容推薦
- 基于用戶查詢，利用圖關系推薦相關內容或擴展知識。
- 因果推理
- 在科學或工程領域，回答因果關系復雜的問題（如“某實驗的結果受到哪些因素的影響？”）。
示例技術棧
- 圖數據庫
- Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 等。
- 關系提取
- 使用 NLP 模型提取實體和關系（如 spaCy、OpenIE、REBEL）。
- 生成模型
- GPT 系列、T5、BART 等。
- 檢索與查詢
- 使用 Cypher 查詢語言或專門的圖查詢 API。
Graph RAG 將知識管理和自然語言生成相結合，利用圖數據庫強大的關系建模能力，大幅提升了文檔間關系的理解和復雜問題的解決能力。
Hybrid RAG
Hybrid RAG 結合了多種技術的優勢，包含圖結構和傳統檢索方法
Graph RAG 是對基礎 RAG 架構的一種擴展，通過引入圖數據庫 來增強知識點之間的關聯和文檔間關系的理解。這種架構不僅提高了檢索的精準性，還能更好地利用知識的上下文和結構化信息。
Graph RAG 架構
Graph RAG 的核心思想是在知識檢索過程中利用圖數據庫（如 Neo4j、TigerGraph）來存儲和管理數據。通過將文檔、實體和它們之間的關系建模為圖結構，可以更高效地處理復雜的知識連接和語義關系。
核心模塊
- 圖數據庫（Graph Database）
- 圖數據庫存儲文檔及其結構化關系（節點和邊），提供上下文的關系視圖。
- 節點：可以表示實體（如人名、地名）、文檔或知識片段。
- 邊：表示節點之間的關系（如“引用”“從屬”“因果”等）。
- 檢索模塊（Graph-based Retriever）
- 查詢不僅基于文檔內容，還利用圖的結構進行關系推理。
- 可通過圖查詢語言（如 Cypher）實現復雜的知識檢索。
- 生成模塊（Generator）
- 將檢索到的多層次上下文（文檔和其相關節點）輸入到生成模型。
- 生成模型結合圖關系信息，生成更精準、更上下文相關的輸出。
Graph RAG 工作流程
- 知識建模
- 文檔：“愛因斯坦提出了相對論。”
- 節點：?
?愛因斯坦???、??相對論?? - 邊：?
?提出?? - 從知識庫或文檔集合中提取實體、關系和文本內容，構建圖數據庫。
- 示例：
- 用戶查詢
- 用戶輸入問題，如“相對論的提出者是誰？”。
- 將查詢轉換為圖查詢（例如，搜索與“相對論”相關的節點和邊）。
- 圖查詢
- 檢索與用戶問題相關的子圖，例如“相對論”節點及其直接連接的節點和關系。
- 上下文擴展
- 將檢索到的子圖中的信息轉化為文本上下文，并傳遞給生成模塊。
- 內容生成
- 生成模塊結合用戶問題和擴展上下文，生成自然語言回答。
Graph RAG 的優勢
- 知識點間關系的深度挖掘
- 通過圖結構，捕捉文檔或知識點之間的復雜關系（如層次關系、因果關系等），提高檢索結果的質量。
- 上下文的精準擴展
- 在檢索階段，圖數據庫可以幫助找到更相關的上下文，而不僅僅依賴向量相似性。
- 增強推理能力
- 利用圖的結構化數據，可以進行關系推理，例如多跳檢索（從一個節點找到間接相關的節點）。
- 動態更新與維護
- 圖數據庫支持動態更新，易于在知識庫擴展時維護新數據的關系。
Graph RAG 應用場景
- 復雜問答
- 需要跨文檔或跨實體推理的問答任務，如法律問答或科技文獻分析。
- 知識管理
- 在企業或科研機構中，利用圖數據庫管理和查詢大量關聯文檔或研究成果。
- 內容推薦
- 基于用戶查詢，利用圖關系推薦相關內容或擴展知識。
- 因果推理
- 在科學或工程領域，回答因果關系復雜的問題（如“某實驗的結果受到哪些因素的影響？”）。
示例技術棧
- 圖數據庫
- Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 等。
- 關系提取
- 使用 NLP 模型提取實體和關系（如 spaCy、OpenIE、REBEL）。
- 生成模型
- GPT 系列、T5、BART 等。
- 檢索與查詢
- 使用 Cypher 查詢語言或專門的圖查詢 API。
Graph RAG 將知識管理和自然語言生成相結合，利用圖數據庫強大的關系建模能力，大幅提升了文檔間關系的理解和復雜問題的解決能力。
Agentic RAG Router
Agentic RAG Router 使用 AI Agent 來路由和處理查詢，可以選擇最適合的處理路徑
Agentic RAG Router 是一種更高級的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 架構，通過引入AI Agent 作為路由器，根據用戶的查詢動態選擇最合適的處理路徑或模塊。它在復雜、多任務場景中具有明顯優勢，因為不同查詢可能需要不同的數據源或處理邏輯。
Agentic RAG Router 架構
Agentic RAG 的核心是一個智能路由器（Agent），負責理解用戶查詢并決定如何處理。整個系統通常由以下模塊組成：
- AI Router (Agent)
- 使用大型語言模型（如 GPT 或其他 LLM）作為路由器，分析查詢的意圖和類型。
- 基于查詢選擇最合適的檢索模塊和生成模塊。
- 可以動態配置執行邏輯，比如調用特定知識庫或外部 API。
- 多檢索模塊
- 文本檢索：文檔、FAQ。
- 圖像檢索：視覺數據庫。
- 圖數據庫：復雜關系推理。
- 不同的檢索模塊可以處理不同的數據源或模態：
- Router 決定調用哪種檢索模塊或多模塊組合。
- 多生成模塊
- 自然語言生成（文本）。
- 圖像生成或描述（視覺）。
- 表格生成或數據分析（結構化數據）。
- 針對不同任務優化的生成模塊：
- 執行路徑
- 直接回答（無需檢索）。
- 檢索后回答（RAG 流程）。
- 調用外部工具或 API（如計算器或代碼執行器）。
- Router 分析用戶查詢，可能的處理路徑包括：
工作流程
- 用戶查詢
- “這張圖片中的內容是什么？”
- “幫我從文檔中找出關于技術趨勢的摘要。”
- 用戶輸入問題或任務描述，例如：
- 路由決策
- 任務分類：問答、生成、推理等。
- 數據模態識別：文本、圖像、表格等。
- 優化目標：速度優先或準確性優先。
- Router 分析查詢的意圖和模態，可能包含：
- 模塊選擇
- 文本問答：調用文本檢索模塊 + GPT 生成模塊。
- 圖像問答：調用圖像嵌入模型（如 CLIP） + 圖像描述生成模塊。
- 多模態組合：同時調用文本和圖像檢索模塊，結合生成。
- 根據分析結果，Router 調用最適合的檢索模塊和生成模塊。
- 示例：
- 內容生成
- 通過生成模塊輸出結果，可能是單一模態的回答，也可能是多模態結合的內容。
Agentic RAG 的優勢
- 動態任務適配
- Router 能根據不同任務動態調整執行路徑，無需固定流程，適合復雜場景。
- 多模態支持
- 通過靈活調用不同模態的模塊（文本、圖像、視頻等），支持更廣泛的應用場景。
- 智能資源管理
- 僅在需要時調用復雜模塊，優化資源利用效率（如避免在簡單問題上使用冗余計算）。
- 增強用戶體驗
- 通過選擇最適合的路徑，提供高質量、個性化的回答。
應用場景
- 多任務問答系統
- 支持用戶提出多模態、多領域問題，并動態調整處理邏輯。
- 企業知識管理
- 在大規模知識庫中，針對不同問題選擇最相關的數據源和處理方法。
- 醫療輔助
- 動態調用醫學圖像分析模塊、文獻檢索模塊或診斷生成模塊。
- 教育與內容生成
- 根據學生的問題選擇合適的資料來源并生成解釋。
- 自動化工作流
- 處理復雜查詢時，調用外部工具（如計算器、翻譯器、編程執行器）完成多步驟任務。
技術實現示例
- Router
- 使用大型語言模型（如 OpenAI GPT 系列、Claude、LLaMA）微調，理解用戶意圖。
- 檢索模塊
- 文本：FAISS、ElasticSearch。
- 圖像：CLIP、DINO。
- 圖數據庫：Neo4j。
- 生成模塊
- 文本生成：T5、BART、GPT。
- 圖像生成：DALLE-2、Stable Diffusion。
- 數據生成：Pandas、NumPy。
- 執行引擎
- 調用工具鏈（如 LangChain）動態組織不同模塊的調用。
Agentic RAG Router 的靈活性使其成為解決復雜問題的強大工具。通過將智能路由與強大的檢索和生成能力相結合，它可以顯著提升處理多模態、多任務場景的效率和準確性。
Agentic RAG Multi-Agent
Agentic RAG Multi-Agent 使用多個專門的 AI Agent 協同工作，可以調用不同的工具（如向量搜索、網頁搜索、Slack、Gmail 等）
Agentic RAG Multi-Agent 是 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的進一步進化版本，它引入多個專門的 AI Agent，每個 Agent 負責不同的任務或工具調用。通過這些 Agent 的協同工作，系統能夠在復雜、多源數據環境中靈活高效地處理任務，比如同時檢索向量數據庫、執行網頁搜索、查詢第三方 API，甚至與工具（如 Slack、Gmail）交互。
Agentic RAG Multi-Agent 架構
Agentic RAG Multi-Agent 的核心特性是多個專用 Agent 的協作，每個 Agent 可以完成特定任務或調用特定工具。整個系統由以下組件組成：
- Central Orchestrator (主控 Agent)
- 作為中央調度器，負責解析用戶意圖、分派任務，并整合多個 Agent 的輸出。
- 主控 Agent 可以使用 LLM（如 GPT-4）來執行復雜的任務規劃和路由。
- 專用 AI Agent
- 向量搜索 Agent：從向量數據庫中檢索相關內容。
- 網頁搜索 Agent：實時從互聯網獲取最新信息。
- 通信工具 Agent：與 Slack、Gmail 等進行交互。
- 數據處理 Agent：處理結構化數據（如表格或數據庫查詢）。
- 模態特定 Agent：如圖像分析、語音識別等。
- 每個 Agent 負責特定類型的任務或工具，例如：
- 工具與數據接口
- 每個 Agent 可調用專用工具或 API，比如向量檢索工具（FAISS）、Web 搜索引擎（如 Google API）、生產力工具（Slack、Notion）。
- 輸出整合模塊
- 主控 Agent 收集和整合來自各 Agent 的結果，將最終答案以自然語言或多模態形式輸出給用戶。
工作流程
- 用戶輸入
- “幫我分析這份文件的摘要，并用郵件發送給團隊。”
- “找出過去一周相關的行業趨勢，并通知 Slack 頻道。”
- 用戶提出一個復雜的請求，例如：
- 任務分解
- 提取摘要：調用向量檢索 Agent 或文本處理工具。
- 搜索趨勢：調用網頁搜索 Agent。
- 發送通知：調用 Slack 或 Gmail Agent。
- 主控 Agent 將任務分解為子任務：
- 任務分配
- 主控 Agent 將子任務分派給相關專用 Agent，按優先級并行處理。
- 執行任務
- 專用 Agent 調用相應工具或接口完成任務，返回結果。
- 整合與反饋
- 主控 Agent 收集所有 Agent 的結果，整合為用戶可以理解的最終輸出。
Agentic RAG Multi-Agent 的優勢
- 模塊化設計
- 各 Agent 獨立工作，便于擴展和優化。例如，可新增圖像處理 Agent 或語音處理 Agent。
- 多任務并行處理
- 多個 Agent 可并行運行，大幅提高復雜任務的處理效率。
- 工具支持廣泛
- 能調用多種工具和 API，覆蓋從數據檢索到內容生成、任務執行等全流程。
- 動態任務適配
- 主控 Agent 可根據任務動態調整執行路徑和 Agent 調用順序。
- 復雜任務自動化
- 能自動化執行跨工具、跨數據源的多步驟任務，例如從檢索數據到生成報告并發送通知。
應用場景
- 企業知識管理
- 檢索企業文檔、結合網頁搜索實時更新信息，并將結果發送至團隊協作工具（如 Slack）。
- 內容創作與分發
- 從向量數據庫中檢索素材，生成文章或報告，并分發至郵箱或內容管理系統。
- 多模態問答
- 同時調用文本、圖像和視頻分析 Agent，生成多模態回答。
- 實時數據分析
- 從網頁和內部數據庫中收集實時數據，生成趨勢分析報告。
- 個人助理
- 處理日常任務，如查看郵件、管理日程、設置提醒等。
- 復雜客戶支持
- 檢索 FAQ、結合網頁搜索和實時工具調用，為用戶提供高質量的支持。
示例技術棧
- 主控 Agent
- 使用 GPT 系列或其他大型語言模型。
- 專用 Agent
- 向量檢索：FAISS、Weaviate。
- 網頁搜索：Google API、Bing Search API。
- 通信工具：Slack API、Gmail API。
- 數據分析：Pandas、NumPy。
- 協作框架
- LangChain：支持 Agent 編排。
- Tools SDK：實現與外部工具的接口。
示例場景：行業趨勢通知
用戶輸入： “幫我從數據庫和互聯網找出過去一周的行業趨勢，并用摘要發郵件給團隊。”
系統執行：
- 主控 Agent 分解任務：
- 檢索數據庫：調用向量搜索 Agent。
- 搜索互聯網：調用網頁搜索 Agent。
- 生成摘要：調用文本生成 Agent。
- 發送郵件：調用 Gmail Agent。
- 各 Agent 獨立工作并返回結果：
- 向量搜索 Agent：檢索內部數據庫的行業報告。
- 網頁搜索 Agent：爬取過去一周的行業新聞。
- 文本生成 Agent：將數據整合為摘要。
- Gmail Agent：將摘要發送給團隊。
- 主控 Agent 整合結果并完成任務。
通過 Agentic RAG Multi-Agent，復雜任務可以自動化完成，顯著提升效率和用戶體驗，尤其在需要跨模態、跨工具協作的場景中表現尤為出色。
本文轉載自 ??AI大模型世界??，作者： rocLv
