本文详解RAG系统中的数据召回流程，包含查询优化、混合检索、结果后处理、对话记忆管理和上下文管理五大核心模块。通过多阶段处理确保召回准确性，采用向量相似度与标量过滤结合策略，并实现智能重排序和上下文压缩。系统具备灵活参数调优能力，可应对低置信度召回、记忆冲突等异常场景，为多轮对话提供连贯、精准的知识支持。

文章分析了RAG系统在多轮对话中的语义理解局限，指出其"先检索再增强"的固定流程导致上下文关联性问题。虽然通过记忆功能和问题改写可部分改善，但仍无法完全解决独立对话与语义模糊场景的挑战。相比之下，Agent更符合人类思维模式，能自主判断是否需要数据召回，避免了RAG的机械性，展现出更大的灵活性和适应性。

上下文工程是解决大模型上下文窗口限制的关键技术。模型上下文窗口有固定大小限制（以token计），包含输入和输出，多轮对话时易超限导致模型"失忆"。上下文工程需处理历史记录压缩、提示词结构设计和参考文档处理等问题，目的是在有限上下文内让模型表现更好，输出高质量回答。

文章揭示RAG系统核心在于知识库质量而非大模型本身。召回率低主因是知识覆盖不足、内容理解偏差和结构策略粗糙。提升方法包括：汇聚多渠道内容、建立数据更新机制、采用语义分块策略、添加元数据构建结构化向量库。强调高质量知识库是RAG系统成功的根本，需精细处理而非简单文档切割和嵌入。

本文分析了RAG系统中多库召回导致的相关数据丢失问题，探讨了文档处理质量和逻辑隔离不完善的原因，提出通过两阶段召回策略解决：先高阈值召回最相关数据，再在相关数据所在库中二次召回，提高召回准确率，避免无关数据干扰。

本文聚焦RAG系统常被忽视的"增强生成"环节，揭示提示词窗口限制、历史记录占用空间及未格式化文档三大痛点。提出三大优化策略：确保文档高度相关并控制数量、压缩历史记录长度、对文档进行结构化处理。强调增强生成虽简单但需针对不同场景和模型特性持续测试优化，才能真正提升大模型生成质量。

传统RAG和多模态RAG以及Agent是不同维度上的东西，并不能混为一谈。自大模型开始大规模应用以来，RAG技术就是其中一个重点应用方向，虽然一直有人说RAG只是一种过渡手段，但不管怎么说RAG是目前很重要的一个应用技术，而且适用于多种领域，如客服，咨询，检索等。但是，随着技术的发展RAG技术也经过了几轮迭代，包括RAG，Graph RAG和Agentic RAG等；而随着多模态技术的发展，多模态

文章探讨了RAG多轮对话中因上下文缺失导致的文档召回不准确问题。提出解决方案是对用户查询进行改写，特别是基于历史对话上下文进行优化，以提升检索准确性。但同时也指出，当用户话题完全转换时，使用历史上下文可能导致误召回，需要在上下文保持与相关性之间找到平衡点，实现RAG系统在多轮对话中的最优表现。

智能体本质是大模型的函数调用能力，框架只是封装。Langgraph核心是State(状态)、Nodes(节点)和Edges(边)：节点完成工作，边决定流程，State传递参数。框架支持顺序和并行执行，StateGraph保存中间结果，支持智能体中断恢复。开发智能体应先理解机制，再学框架使用。

在 AI 智能体（Agents）领域，一个显著的趋势正在加速演进 —— 智能体处理的任务周期越来越长，据相关数据显示，任务长度每 7 个月就会翻一番！这一趋势虽拓展了智能体的应用边界，但也带来了新的挑战：长周期任务往往需要数十次工具调用，成本飙升与可靠性下降的问题愈发凸显。 作为始终致力于降低智能体开发门槛的技术团队，LangChain AI 针对这一行业痛点，推出了专为复杂长周期任务设计的开源智