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RAGLight 提供了哪些 RAG 模式？它们有什么区别？

2025-08-14

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RAGLight 支持三种 RAG 模式：

标准 RAG 管道：结合文档检索和生成，通过相似性搜索检索相关文档片段，并将其作为上下文输入 LLM 生成回答。
Agentic RAG：通过 AgenticRAGPipeline 实现，增加智能体功能，支持多步推理和动态调整检索策略。
RAT（检索增强思考）：通过 RATPipeline 实现，增加反思步骤（通过 reflection 参数控制），提升回答的逻辑性和准确性。

用户可根据需求选择不同模式，例如需要复杂推理时使用 Agentic RAG 或 RAT 模式。

本答案来源于文章《RAGLight：轻量级检索增强生成Python库》

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