从朴素 RAG 到 Agentic RAG（二）：基于 LangGraph 的混合检索、重排与闭环设计

本文用 LangGraph 编排 Agentic RAG 核心流程：用户 query 先拆分扩展为 3 个子问题，ES 与 Milvus 在同一超步并行召回，结果合并去重后交给 DashScope qwen3-rerank 重排取 Top-N，再送入 LLM 生成回答。