RAG通过结合检索与生成技术，依赖其高效检索算法、多模态融合能力及系统级优化，解决了基础大模型在企业内部应用的局限性，例如通过RAG技术对接企业内部知识库，支持知识动态更新与实时交互，显著降低了大模型的幻觉风险，无需微调训练模型，低成本适配企业垂直领域的应用场景，在数据安全与可控性方面，可加入权限控制逻辑，确保敏感信息仅在授权范围内使用，同时通过引用标注实现可追溯性。

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家人们，腾讯IMA正式上线知识号了。这意味着，我们收集的文档、自己写的感想、产出的文章等。不仅可以自己用，还可以分享给家人、朋友、甚至广大网友。这是知识博主的福音，也是我们普通人的重大利好啊！

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未来，每个产品经理都是 AI 产品经理，而每个 AI 产品经理都必须懂 RAG。所谓RAG（Retrieval - Augmented Generation），即信息检索（Retrieval）+内容生成（Generation）。

增强生成 (RAG) 是塑造应用生成式 AI 格局的关键技术。Lewis 等人在其开创性论文中提出了一个新概念面向知识密集型 NLP 任务的检索增强生成之后，RAG 迅速成为基石，提高了大型语言模型 (LLM) 输出的可靠性和可信度。

随着我们从2024年进入2025年，AI领域的焦点正从检索增强生成（RAG）转向更具突破性的技术——智能体式RAG。本文将向您介绍智能体式RAG的概念、实现方法以及其优点和局限性。

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AI Agent（智能体）系统发展迅猛，且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力，智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视，比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A，今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。Agent 有效减少人类工作总量，人与 AI 协作才是最终形态。人类与 AI 交互可大致 分为三种模式。Embedding 模式中大模型可以填补

现在基本上每个上点规模的公司都会有数据库，但想要让业务同学自己去写SQL取数，其实是不现实的，很多小白会觉得SQL甚至比Python还要难学。