各位同仁，各位对RAG技术充满热情的开发者们： 大家好！今天我们齐聚一堂，共同探讨一个在构建健壮、智能RAG系统时不可避免，且极具挑战性的问题：当RAG的初始检索结果为空时，我们的系统应该如何响应？这不仅仅是一个简单的错误处理，更是RAG技术从“被动响应”迈向“主动适应”的关键一步。我们将深入剖析“自修正RAG”（Self-Corrective RAG，简称SCRAG）这一理念，并着重探讨如何驱动一个智能Agent自动调整查询参数并重新执行检索，最终生成有效响应。 RAG架构的基石与潜在的陷阱 首先，让我们快速回顾一下检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的核心理念。RAG通过将大型语言模型（LLM）的强大生成能力与外部知识库的精确检索能力相结合，旨在解决LLM知识时效性、事实准确性以及幻觉等问题。一个典型的RAG工作流包括以下几个核心阶段： 用户查询（User Query）: 用户提出问题或需求。 检索（Retrieval）: 系统根据用户查询，从预构建的向量数据库或传统搜索引擎中检索相关文档或文本片段。这通常涉及查询嵌入、向量相似度搜 …
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