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从RAG到Agentic RAG:Spring AI四层演进实战指南

你是否已经搭好了RAG系统,却发现面对“帮我改地址”“查一下退换货进度”这类任务时,AI只会“很抱歉,我无法访问您的账户”?本文提供一条清晰的渐进式演进路径,从L1基础RAG出发,逐层升级到具备工具调用、多步推理和状态恢复能力的Agentic RAG——你不会读到泛泛的概念,每一层都有可运行的Java代码。

一、为什么需要逐层演进?

一个常见误区是直接跳到Agent模式:把所有工具一股脑交给LLM,期望它自主决策。结果往往是一团乱麻——数据库写入发生在读取之前、工具调用陷入无限循环,或者干脆什么都不做。

更靠谱的策略:从RAG出发,逐层添加能力,每完成一层就验证一步。

层级核心能力主要技术关键价值
L1 基础RAG向量检索 + LLM生成Milvus + ChatClient让AI能“查”知识库
L2 增强RAG对话记忆 + 语义缓存 + 元数据过滤Advisors系列 + Filter让AI能“记住”并“过滤”
http://www.jsqmd.com/news/701251/

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