精选理由
做智能体应用的团队会发现传统RAG的痛点被精准戳中，Agentic RAG的改进方案直接可用，建议点开看看具体架构设计。
Milvus团队指出，传统RAG在智能体工作流中表现不佳，存在单次检索遗漏上下文、相似性不等于相关性、缺乏检索质量检查、单一策略不适用所有查询等问题。但RAG并未死亡，而是进化成了Agentic RAG，通过查询路由、混合检索、检索评估（如Corrective RAG）和多步检索来解决上述问题。生产中的教训是：检索层必须匹配工作负载，架构越复杂越难维护。文章提供了更深入的架构建议。
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Milvus团队指出，传统RAG在智能体工作流中表现不佳，存在单次检索遗漏上下文、相似性不等于相关性、缺乏检索质量检查、单一策略不适用所有查询等问题。但RAG并未死亡，而是进化成了Agentic RAG，通过查询路由、混合检索、检索评估（如Corrective RAG）和多步检索来解决上述问题。生产中的教训是：检索层必须匹配工作负载，架构越复杂越难维护。文章提供了更深入的架构建议。
A lot of the "RAG is dead" arguments have some truth: traditional RAG is a poor fit for agentic workloads. 𝗛𝗼𝘄𝗲𝘃𝗲𝗿, 𝗥𝗔𝗚 𝗶𝘀𝗻'𝘁 𝗱𝗲𝗮𝗱; 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗥𝗔𝗚 𝗶𝘀 𝗿𝗲𝗹𝗲𝘃𝗮𝗻𝘁 𝗮𝘀 𝗲𝘃𝗲�…