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: Agentic
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私有知识库从 demo 到生产，中间差了 8 层工程
文章探讨了私有知识库项目在实际落地中遇到的挑战。许多 Demo 看起来聪明，但在生产环境中常因检索链路混乱而答非所问。作者指出单纯升级模型无济于事，根本在于构建稳固的 RAG 底座。文章详细拆解了从数据源、解析、清洗、切分、Embedding 到索引、检索、生成及评估的 8 层最小可用架构，并阐述了 Agentic RAG 如何通过决策层优化检索策略。最后提供了从 0 到 1 的搭建步骤及技术选型建议，强调权限过滤、混合检索与持续评估的重要性。