Agentic RAG
HoldKỹ thuật
Cách tiếp cận RAG đa tác tử, trong đó các tác tử chuyên biệt phối hợp truy xuất, suy luận và sinh nội dung.
Vì sao ở đây
Xếp vào Hold: 2 bài bằng chứng từ 2 nguồn, chủ yếu là tin nghiên cứu, 0 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 44%.
Bằng chứng (2)
- 5The New Stack·5/9/2026researchXây dựng niềm tin cho RAG tác tử bằng dấu vết bằng chứng
Bài viết cho rằng các hệ thống RAG tác tử cần có dấu vết bằng chứng có cấu trúc, vì tác tử có thể viết lại truy vấn, chọn công cụ và đưa ra nhiều quyết định truy xuất trước khi trả lời. Bài khuyến nghị ghi lại truy vấn, nguồn, bộ lọc, điểm số, kết quả bị loại và lý do để người dùng thấy được trích dẫn còn người vận hành có thể kiểm tra cách câu trả lời được tạo ra.
- 5Martin Fowler·16/6/2026researchCách Bayer xây dựng hệ thống AI tác tử đáng tin cậy cho nghiên cứu tiền lâm sàng
Bài viết mô tả PRINCE, một nền tảng chạy trên đám mây do Bayer và Thoughtworks xây dựng nhằm cải thiện khả năng truy cập dữ liệu an toàn tiền lâm sàng. Hệ thống đã phát triển từ tìm kiếm theo từ khóa thành một trợ lý dùng RAG tác tử và Text-to-SQL, có thể trả lời câu hỏi phức tạp và soạn tài liệu pháp lý, đồng thời được thiết kế chú trọng minh bạch, khả năng phục hồi, quan sát hệ thống và giám sát của con người.