03-Elastic - Agentic RAG 构建之路 李捷 深圳 20250727

内容概要：本文详细介绍了Elastic-Agentic RAG的构建路径及其优势。RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成模型的技术，而Agentic RAG进一步增强了这种能力，使其能够处理更复杂的企业级应用场景。文章首先探讨了RAG的局限性，指出传统的RAG主要局限于特定的知识库检索，难以应对多源数据融合、复杂格式处理以及实时数据查询等问题。接着，文章阐述了构建Agentic RAG所需的引擎，强调了其需要具备的进阶能力，如多步推理、动态任务规划、复杂数据处理和跨源协作检索等。此外，文中还展示了Elasticsearch在生成式AI应用中的全面功能，包括创建向量嵌入、混合搜索、灵活选择嵌入模型、过滤和切片等功能，突出了Elasticsearch相较于其他向量数据库的优势。最后，文章通过案例研究，如微信读书的智能阅读实践和敦煌数字藏经阁的RAG问答实践，展示了Elastic-Agentic RAG的实际应用效果，如提高客户和员工满意度、降低风险和总拥有成本等。 适合人群：对企业级AI应用感兴趣的IT专业人士、数据科学家、架构师以及希望了解如何利用AI技术优化业务流程的管理人员。 使用场景及目标：①解决企业内部复杂的数据处理和查询需求，如财务风险报告、生产良品率分析等；②实现多源数据的无缝整合，打破数据孤岛，提高数据利用率；③通过智能化的查询和分析工具，提升业务决策的速度和准确性；④构建高效、安全、可扩展的AI基础设施，支持企业的长期发展。 其他说明：Elastic-Agentic RAG不仅是一个技术解决方案，更是企业数字化转型的重要工具。它帮助企业更好地理解和利用自身