Agentic RAG通过引入决策循环，解决了标准RAG在处理复杂查询时的不足。它在生成答案前评估检索结果的质量，进行查询优化和多源检索，从而提高准确性，但可能导致延迟和成本增加，需谨慎选择使用。
本研究提出了一种多源检索框架MoK-RAG，旨在解决现有检索增强生成系统依赖单一知识来源的问题。该框架通过功能划分大语言模型语料库，显著提升了具身AI代理在3D模拟环境中生成多样场景的能力。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
