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Agentic RAG	2026-06-24	2026-06-24	concept	rag agent retrieval planning	financial-llm-practice-2026

Agentic RAG

Agentic RAG 是将 Agent 规划能力引入检索增强生成（RAG）的架构范式。与传统 RAG 的"一次检索→一次生成"不同，Agentic RAG 赋予模型动态规划检索策略、自我评估信息充分性的能力。

核心工作流

1. 任务拆解：将复杂查询拆分为子问题序列
2. 工具选择：根据子问题类型动态选择检索工具（PageIndex / BM25 / 向量检索）
3. 迭代检索：执行检索，评估当前信息是否足够回答
4. 自我评估：不足则规划下一轮检索，足够则汇总生成

金融场景实践

恒生电子在金融长文档检索中采用 PageIndex + Agentic RAG 组合：

• PageIndex 负责粗粒度定位（章节级）
• Agentic RAG 负责调度多工具、判断是否需要跨章节检索
• 单 chunk 召回准确率超过 95%

与传统 RAG 的区别

维度	传统 RAG	Agentic RAG
检索次数	1 次	多轮迭代
工具选择	固定	动态选择
自我评估	无	有
适用场景	简单事实查询	复杂推理问题

参考

• financial-llm-practice-2026
• pageindex
• context-engineering