检索增强生成的演进：Agentic RAG vs. Graph RAG 深度对比
随着大语言模型（LLM）进入应用深水区，传统的“简单向量检索 + 生成”（Naive RAG）已难以满足复杂的业务需求。为了解决准确性、逻辑推理能力以及海量数据关联问题，Agentic RAG 和 Graph RAG 应运而生。 本文将深入探讨这两种技术架构的定义、核心差异、适用场景以及它们如何共同重塑 AI 应用的未来。 1. 核心定义 什么是 Agentic RAG？ Agentic RAG 是将 LLM 作为一个具有决策能力的“智能代理（Agent）”。它不再仅仅是被动地检索信息，而是能够根据问题的复杂程度，自主制定计划、选择工具、进行多轮检索，并对检索结果进行自我反思和纠错。 * 核心逻辑：推理 -> 行动 -> 观察 (ReAct 模式)