“不论是RAG，还是智能体都仅仅只是一门技术；而不同的业务场景需要选择合适的技术实现。”
最近这段时间一直在做一个RAG检索增强的系统，但由于前期对需求了解不足，导致目前系统开发遇到一些问题，那就是目前使用纯粹的RAG技术很难解决业务需求问题。
目前的需求是在一个大的业务场景下有三个子场景，但这个三个场景的入口只有一个对话框，因此需要根据用户的意图来进行识别，然后判断属于哪个子场景。
因此，基于这种需求，之前的纯RAG技术就很难满足了；原因就在于传统的RAG技术都是固定流程，没有自主判断的能力。所以，为了解决这个问题，只能换一种方式，那就是智能体。
使用智能体重构RAG系统
我们都知道大模型的应用本质上就是一门关于提示词的技术，任何与大模型的交互都是基于提示词来完成的。
而RAG技术又是什么呢？
可能网上很多文章和教程都在告诉你，RAG叫做Retrieval-Augmented Generation——检索增强生成；其实简单来说RAG就是一种提示词增强的技术；因为大模型本身的限制问题，导致大模型缺少部分资料，因此在咨询大模型具体的问题之前，需要先找到问题相关的文档，然后告诉大模型，大模型才能回答我们的问题；而这个找文档的过程就叫做RAG。
因此，所谓的RAG检索增强生成，主要由两个模块组成；检索和生成，而检索的目的是为了增强生成的质量。
所以，RAG的本质是为了找到与问题相关的文档；但传统的RAG技术是固定化的流程，先对文档进行处理，然后根据用户问题对文档进行相似度或准确查找。
这种方式在某些场景下是没问题的，但在某些场景下就有问题了；因为其固定的流程，就没办法根据不同的需求和场景来进行自主判断；比如作者上面所说的场景。
因此，遇到这种问题应该怎么解决？
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