在大模型时代，如何让 AI 系统更准确、更高效地回答用户问题，是开发者和研究者共同关注的核心议题。传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术虽然显著提升了模型的事实准确性，但在面对复杂多变的现实场景时，仍显得“力不从心”。
今天，我们要介绍一种更智能、更自适应的新一代 RAG 范式——Agentic RAG，尤其是其中的关键策略：Adaptive RAG（自适应检索增强生成）。它不仅能够动态判断问题复杂度，还能自主选择最优的信息获取路径，真正实现“因问施策”。
一、为什么需要 Adaptive RAG？
想象一下这两个问题：
- 简单查询：“巴黎是哪个国家的首都？”→ 大模型本身就能直接回答，无需检索。
- 多跳复杂查询：“攻占马拉科夫要塞的人是什么时候来到菲利普斯堡所在地区的？”→ 需要至少四步推理：谁攻占了要塞？他们何时行动？菲利普斯堡在哪？这些人何时到达该地？
传统 RAG 的做法通常是“一刀切”：
- 单步 RAG：对简单问题高效，但无法处理多跳推理；
- 多步 RAG：能解决复杂问题，却对简单问题造成巨大资源浪费。
于是，Adaptive RAG 应运而生——它的核心思想是：并非所有查询都一样，系统应根据问题复杂度动态选择策略。
📌Adaptive RAG = 动态查询分析 + 主动/自我纠错机制
二、Adaptive RAG 的三大核心机制
1.智能查询路由（Query Routing & Classification）
系统首先通过一个“复杂度分类器”判断：
- 是否需要检索？
- 需要哪种检索方式？（本地知识库 / 网页搜索 / 直接回答）
这一步避免了“为了查‘1+1=2’而去翻数据库”的低效操作。
2.动态知识获取策略
根据分类结果，系统自动选择最合适的路径：
- 无需检索：模型参数知识足够 → 直接生成答案；
- 向量检索：问题属于专业领域（如“Agentic RAG 架构”）→ 查询本地 Qdrant 向量库；
- 网页搜索：需要最新信息或本地无答案 → 调用 Tavily 等搜索 API。
3.多阶段质量保障（Multi-stage QA）
为确保答案可靠，系统设置三重“质检关卡”：
- 文档相关性评分：检索到的内容真的相关吗？
- 幻觉检测（Hallucination Grading）：答案是否基于事实，而非“一本正经地胡说八道”？
- 答案有用性评估：即使事实正确，是否真正回答了用户的问题？
一旦任一环节不达标，系统会自动触发重试、补充检索或切换信息源。
三、我实现的 Adaptive RAG 系统
在这个视频中我展示了一个基于 LangGraph 和通义千问 实现的一个完整的 Agentic RAG 工作流：
如果你对上述工作流的实现详细过程感兴趣，那可以前往这里查看：
https://articles.zsxq.com/id_iuiratrwnzcf.html
然后我把这个工作流集成到了我的 AgentHub 项目中，换句话说也是在《[FastAPI+Streamlit打造一套智能体应用GUI展示平台（更新）之后，我再次更新了原来的RAG Agent。
https://github.com/realyinchen/AgentHub
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