标签：向量检索

Spring AI Alibaba 提供了构建 RAG 系统的核心组件和模块化架构： // ETL Pipeline 组件 import org.springframework.ai.document.Document; import or

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混合 RAG 结合了两步 RAG 和 Agentic RAG 的特点。它引入了中间步骤，如查询预处理、检索验证和生成后检查。这些系统比固定管道提供更多灵活性，同时保持对执行的一定控制。 典型组件包括： 查询增强：修改输入问题以提高检索质量。

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Agentic 检索增强生成（RAG）将检索增强生成的优势与基于 Agent 的推理相结合。Agent（由 LLM 驱动）不是在回答之前检索文档，而是逐步推理并决定在交互过程中何时以及如何检索信息。 提示Agent 启用 RAG 行为所需的

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大型语言模型（LLM）虽然强大，但有两个关键限制： 有限的上下文——它们无法一次性摄取整个语料库静态知识——它们的训练数据在某个时间点被冻结 检索通过在查询时获取相关的外部知识来解决这些问题。这是**检索增强生成（RAG）**的基础：使用特

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