传统 RAG 与 Agentic RAG 对比分析
本文对比分析了传统 RAG 与 Agentic RAG 的技术差异。传统 RAG 受限于单次检索和固定流程,在处理复杂推理和多源信息整合时表现不足。Agentic RAG 引入智能代理机制,实现了查询重写、动态多源检索及自我反思校验的闭环流程。文章详细阐述了 Agentic RAG 的核心架构、ReAct 与 Reflexion 等模式,并通过表格总结了两者在检索策略、推理能力及容错性上的区别。此外,还探讨了其在智能客服、数据分析等场景的应用价值及面临的成本与安全挑战,指出 Agentic RAG 代表了 AI 应用从被动检索向主动解决问题的演进方向。


