#Agentic RAG

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arXiv新论文基于SFIA框架研究结构化技能抽取，对比词法基线、稠密检索、零样本LLM与多智能体RAG五种策略。研究发现检索召回广、生成精确率高，责任层级须显式决策预测，而多智能体反而翻倍延迟却不提升准确率。

深入解析Agentic RAG与传统RAG的核心区别，详解工具调用、多步迭代、Query改写等关键机制，附LangChain和LangGraph代码实现，帮助开发者构建具备自主决策能力的智能检索增强生成系统。

深入讲解Agentic RAG的原理与代码实现，对比传统RAG的局限性，通过LangChain和LangGraph演示如何将检索能力工具化，让大模型具备自主决策、多轮迭代检索的智能体能力。

深入对比传统RAG与Agentic RAG的架构差异，解析Agentic RAG的规划、工具调用、多步迭代三大核心能力，并基于LangChain和LangGraph提供完整的ReAct Agent代码实现，附ChatBoss开源项目实战案例。