03-Agentic RAG 构建之路 李捷 成都 20250906

资源内容介绍

内容概要：本文深入探讨了从传统RAG向Agentic RAG演进的技术路径与核心能力需求，提出Agentic RAG应具备规划、记忆、执行与反思能力，形成类“智能大脑”的架构。文章系统阐述了构建Agentic RAG所需的四大关键能力：全域数据融合能力，实现知识、业务、运营与安全数据的统一对话；深度查询与分析能力，支持统计分析、数据挖掘与复杂查询语言；LLM原生友好设计，提供可被大模型理解的工具集与声明式工作流语言；企业级可靠性与安全性，涵盖端到端可观测性与全面的LLM安全防护。并以Elasticsearch为例，展示了其如何通过Search AI平台整合搜索、分析、向量处理与安全能力，支撑Agentic RAG的构建，实现业务价值提升。; 适合人群：具备一定AI与系统架构知识的企业技术决策者、AI平台开发者、搜索与推荐系统工程师，以及关注RAG技术演进与落地的中高级研发人员。; 使用场景及目标：①指导企业构建具备多步推理、动态规划与跨源协作能力的下一代RAG系统；②评估与选型支持Agentic RAG的底层引擎平台，重点考察数据融合、分析能力、LLM友好性与安全性；③理解Elasticsearch等一体化平台如何整合向量搜索、ES|QL分析、MCP工具调用与可观测性，实现从简单问答到智能决策的跃迁。; 阅读建议：此资源以架构演进和平台能力为核心，建议结合实际业务场景，重点关注四大能力的落地要求与对比分析，理解“一站式AI平台”相较于单点向量数据库的优势，并参考Elastic的技术实现路径进行系统设计与技术选型。