RAGLight的模块化设计允许用户根据需要选择不同的工作模式：标准RAG模式实现基本的检索-生成流程；Agentic RAG增加了智能体功能，支持多步推理和动态检索策略调整；RAT（检索增强思考）模式通过引入反思步骤进一步提升回答的逻辑性和准确性。这三种模式通过不同的管道类（如RAGPipeline、AgenticRAGPipeline、RATPipeline）实现，为用户提供了从基础到高级的全套RAG解决方案。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRAGLight: Leichtgewichtige Python-Bibliothek zur Generierung von AbruferweiterungenDie
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