基于 LangGraph 的 Agentic RAG 混合检索与重排闭环设计
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基于 LangGraph 的 Agentic RAG 混合检索与重排闭环设计
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AI 综述
作者在掘金发文介绍用 LangGraph 编排 Agentic RAG 的核心流程：用户 query 先拆分扩展为 3 个子问题，Elasticsearch 与 Milvus 在同一超步内并行召回，结果合并去重后交由 DashScope qwen3-rerank 重排取 Top-N，再送入 LLM 生成回答。 该方案将检索源扩展为 ES 全文检索与 Milvus 向量检索并行混合，并在召回与生成之间加入重排环节，构成从拆分到生成的闭环设计。
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最新进展10月16日 22:29
从朴素 RAG 到 Agentic RAG（二）：基于 LangGraph 的混合检索、重排与闭环设计报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- 掘金从朴素 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。
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