【RAG】基于 GPT-5 的智能体 RAG 案例讲解（附完整源码）

目录

一、案例简介

二、案例目标

核心功能

技术要点

预期效果

三、技术栈与核心依赖

编程语言与框架

核心依赖库

关键组件说明

四、项目配置

环境变量配置

数据库配置

模型配置

五、项目结构

关键文件说明

六、核心代码实现

1. 导入依赖和初始化

2. 页面配置和 UI 布局

3. 知识库初始化（使用缓存）

4. 代理初始化

5. URL 知识源管理

6. 流式查询处理

七、运行与测试

安装步骤

使用流程

建议测试问题

预期输出示例

八、实现思路与扩展建议

核心设计思想

1. 智能体 RAG 架构

2. 性能优化策略

3. 用户体验设计

为什么选择 LanceDB？

扩展建议

1. 知识源扩展

2. 功能增强

3. 性能优化

4. 部署扩展

5. 高级功能

九、完整源码

agentic_rag_gpt5.py

requirements.txt

一、案例简介

本案例展示了一个基于 Agno 框架 构建的智能体 RAG（检索增强生成）应用，采用 GPT-5 模型和 LanceDB 向量数据库，实现高效的知识检索和智能问答功能。

🎓 学习目标：

• 理解智能体 RAG 的核心概念和实现原理
• 掌握 Agno 框架的使用方法
• 学习如何集成 LanceDB 向量数据库
• 实现基于 Streamlit 的交互式 Web 应用