概念
也叫：Agent RAG
多跳RAG方法，需更多LLM调用。
最近变化
2026-07-23 · Vector Graph RAG使用三个Milvus集合存储实体、关系和段落，通过ID交叉引用构建图结构。
Agentic RAG 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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Milvus团队开发了一种无需图数据库的多跳RAG方法，通过向量存储和ID交叉引用实现高效推理，降低API成本并提升性能。
入选理由：Vector Graph RAG使用三个Milvus集合存储实体、关系和段落，通过ID交叉引用构建图结构。
Agentic RAG通过迭代搜索解决传统RAG的信息检索问题，提升答案准确性。
入选理由：Agentic RAG使用迭代搜索，提升政策问答的准确性。
RAG、Graph RAG 和 Agentic RAG 是三种不同的 LLM 数据连接方式，各有适用场景和优缺点。
入选理由：标准 RAG 快速但容易因错误检索导致错误答案。
文章解析Agentic RAG的三个难度层级，对比传统RAG的局限性，介绍代理机制如何提升信息检索和生成能力。
入选理由：传统RAG无法处理多源信息整合
与「Agentic RAG」经常一起出现的 AI 术语。
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