结合VoyageAI、Gemini和LangGraph的Agentic RAG
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内容提要
RAG技术结合检索和生成AI，使聊天机器人能实时获取外部信息并生成准确响应。Agentic RAG通过智能代理自主检索和验证，适用于复杂场景。教程介绍如何用LangChain、MyScaleDB等工具构建智能问答系统，根据用户查询动态选择知识库或互联网搜索，提高AI应用效率。
❓
Q&A
什么是RAG技术，它如何改变聊天机器人的功能？
RAG技术结合检索和生成AI，使聊天机器人能够实时获取外部信息并生成准确响应，提升了聊天机器人的效率和适应性。
Agentic RAG与传统RAG有什么区别？
Agentic RAG通过智能代理自主检索和验证数据，能够在复杂场景中快速做出决策，而传统RAG主要是检索数据并生成响应。
如何使用LangChain和MyScaleDB构建智能问答系统？
可以通过安装必要的库，设置API密钥，并使用LangChain管理系统与语言模型的交互，同时利用MyScaleDB存储和检索知识库中的数据。
在Agentic RAG中，如何处理用户查询以选择知识库或网络搜索？
代理会分析用户查询的意图，决定使用知识库还是进行网络搜索，如果查询与知识库相关，则从中检索信息；否则，使用网络搜索工具。
使用CharacterTextSplitter有什么好处？
CharacterTextSplitter可以将数据分割成可管理的块，从而提高信息检索的效率，便于系统处理和检索相关信息。
如何确保检索的文档与用户查询相关？
代理会分析检索到的文档与用户查询的相关性，如果不相关，则会重写查询以获取更相关的信息。
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