#RAG实现

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AI回答总是跑偏？问题可能不在模型，而在你给的输入。本文通过一个真实案例，演示如何用上下文编译脚本将散乱资料转化为结构化任务上下文，让AI输出质量从2分飙升到90分。掌握证据分级、事实锚定、冲突标记三大核心方法。

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。

深度解析Agentica开源AI Agent框架，涵盖异步优先架构、工具调用、RAG检索增强生成、多智能体协作及MCP协议支持等核心特性，并与LangChain等主流框架对比，帮助开发者选择合适的Agent开发工具。