原生 Agentic RAG 架构
从“流水线式 RAG”升级为“可推理系统”
- 以 Agent 为核心编排流，评估与生成流解耦，增强传统 RAG 的终局推理能力
- 支持规划、执行、反思等基础推理模式，构建闭环检索链路
- 图搜索、多步推理与结构化决策联动，形成可迭代的知识消费系统
Capabilities
把增强检索从“调用链”升级为“推理系统”
支持多步推理、反思纠错、工具联动和工程化治理，让企业级知识检索更可靠、更可控。
幻觉检测与自纠正
让答案更可信，而不是更像答案
- 生成前引入事实校验与一致性比较机制，降低“看起来正确”的风险
- 基于 Loop 机制进行自我反思与复核，形成一次生成闭环
- 按结果置信分层输出，动态调整检索策略与生成颗粒度
多 Agent 协作推理
复杂问题，由多个角色协同完成
- 结合 Agent、评估 Agent、生成 Agent 分工协作，专岗配责
- 支持 Function Calling 工具串调，实现结构化任务拆分
- 适配复杂业务流程，模拟真实工作中的协作与决策机制
企业级落地能力
不仅能用，更能长期稳定运行
- 提供可视化编排与治理能力，降低 Agentic RAG 的工程复杂度
- 支持 OCR、数据校验、知识管理等增强插件并行调用
- 可无缝接入企业内外部系统，满足安全、合规与性能运营要求
Engineering Support
工程化落地支持
围绕知识接入、效果评估、工程部署和治理运营，提供面向生产环境的 RAG 支撑体系。
Data Access
知识接入
支持结构化数据、文档、图谱与外部接口接入，构建统一知识供给层。
Evaluation
效果评估
围绕召回质量、回答准确性、事实一致性和人工回退比例建立评估指标。
Operations
部署治理
支持私有化部署、权限控制、日志审计和知识版本管理，便于长期运营。