Agno框架通过创新的Agentic RAG（增强检索生成）技术重构了知识检索流程。该技术将深度学习模型与传统信息检索系统深度整合，在加载PDF等外部文档时，利用LanceDB向量数据库和OpenAI的text-embedding-3-small等嵌入模型，建立多维语义索引。实际案例显示，当处理泰式菜谱查询时，系统能精准定位到PDF文档中的具体制作步骤，相较传统关键词匹配方式，准确率提升达40%。
该技术的实现包含三个关键环节：首先通过向量化将非结构化数据转换为高维数值表示；其次采用近似最近邻算法加速检索过程；最后结合大语言模型的上下文理解能力生成符合用户意图的回答。这种设计不但支持单文档检索，还可扩展至跨文档的知识关联，例如在金融分析场景中自动关联企业财报与行业研报数据。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Agentic RAG技术使Agno的知识查询效率超越传统检索方案
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