让RAG长出脑子：Agentic RAG的多步推理实践
文章指出传统单轮 RAG 在处理复合问题时存在检索不足或幻觉的缺陷，提出通过 Agentic RAG（多步推理）来解决。核心思路是将 LLM 从被动应答升级为主动调度的指挥官，利用 ReAct（推理-行动循环）机制，自主决定检索次数和工具调用。文中详细展示了如何封装检索工具、执行函数（含权限过滤、混合检索）以及编写多步推理循环代码，实现复杂问题的精准回答。
全部文档 / 作者: Ando / 标签: 混合检索
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私有知识库实战：查询改写、混合检索与重排优化 RAG
本文是私有知识库构建系列的第 3 篇，旨在解决基础 RAG 系统在短问题召回、关键词匹配及结果排序上的缺陷。作者详细介绍了通过 LLM 进行查询改写以补全上下文，利用 PostgreSQL 结合 Jieba 实现混合检索（向量+BM25），以及使用 RRF 算法融合检索结果，从而显著提升知识库的日常可用性。