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RAGLight 支持的检索模式有哪些？各有什么特点？

2025-08-19

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RAGLight 支持三种主要的检索模式：

标准 RAG：基础检索增强生成流程，将查询向量化后检索相似文档，并将其作为上下文生成回答
Agentic RAG：通过 AgenticRAGPipeline 实现，增加了智能体功能，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（reflection 参数），显著提升回答的逻辑性和准确性

模式选择取决于应用场景的复杂度。简单问答可用标准 RAG，需要多步推理时用 Agentic RAG，而对准确性要求高时使用 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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