检索技术 2026/7/12
LangGraph 多 Agent RAG 框架实战
本文介绍 LangGraph 这一面向长周期、有状态智能体的低级别编排框架,通过 StateGraph 构建“检索→相关性判断→生成答案”的多 Agent RAG 工作流,并提供可直接运行的完整代码示例,帮助开发者理解如何在复杂检索场景中实现持久执行、人机回环与生产化部署。
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本文介绍 LangGraph 这一面向长周期、有状态智能体的低级别编排框架,通过 StateGraph 构建“检索→相关性判断→生成答案”的多 Agent RAG 工作流,并提供可直接运行的完整代码示例,帮助开发者理解如何在复杂检索场景中实现持久执行、人机回环与生产化部署。
文章系统解读了 RAG 综述论文,梳理了从 Naive RAG、Advanced RAG 到 Modular RAG 的三大范式演进,并深入解析检索、生成与增强三大核心技术,帮助读者理解 RAG 如何缓解 LLM 幻觉与知识滞后问题,构建更可信的知识密集型应用。
本文是一份 Chroma 向量数据库的入门实战指南,面向 RAG 与知识库场景,介绍 Python 与 JavaScript 双栈的安装部署、核心 API(collection 增删改查、add/query)、数据写入与检索过滤,并简要说明本地部署迁移到 Chroma Cloud 的方法,帮助开发者快速上手搭建语义检索能力。