VoltAgent对检索增强生成(RAG)的原生支持极大地提升了智能体的信息处理能力。框架内置的检索机制使智能体能够从外部知识库中获取最新、最相关的信息，而不是仅依赖LLM的内部知识。这种能力特别适用于需要处理时效性强或专业领域内容的场景。
在具体实现上，开发者可以通过配置Retriever智能体和向量搜索工具来建立RAG流程。智能体会先检索相关知识片段，再基于这些信息生成回答。例如，在教育领域应用中，智能体可以实时从课程资料库检索相关内容，提供准确的辅导解答。
实验数据显示，采用RAG模式的智能体回答准确率比纯LLM提高了35%，同时显著减少了幻觉现象。VoltAgent还优化了检索与生成的协作效率，使RAG延迟控制在可接受范围内。
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