rag-agentic-int

企业服务 数据服务 案例ID:249795
crossover
5 年经验· 腾讯
微信扫码沟通,客服可协助直接对接工程师;如当前档期不合,也可继续推荐相似案例作者。

案例介绍

基于agent的agentic-rag实现,支持:

- 12 个 fixed-high 顶层节点和 5 个 claim-research 子图节点。
- 三个与 RAGFlow 对齐的检索工具:`hybrid_search`、`vector_search`、`bm25_search`,分别映射 rag-core 的 `HYBRID / SEMANTIC / FULL_TEXT`。
- 调用 `rag-core-int POST /api/v1/retrieval/search` 时固定使用 `STANDARD_RETRIEVAL`,并关闭 rag-core Query Rewrite;查询改写由本 Agent 图负责。
- OpenAI-compatible Chat completion、stream、tool calling 和 structured JSON。
- `bge_m3`、1024 维 OpenAI-compatible Embedding contract。
- Kingbase/PostgreSQL 兼容连接(`postgresql+psycopg` dialect),graph/version、run/event、message、citation 状态模型。
- 可选 Langfuse SDK 链路:Run、LangGraph 节点、LLM generation、retriever 和 tool 分层追踪。
- Graph validation/create、run/create/get/cancel 和 SSE endpoints。

rag-agentic-int

企业服务 · 数据服务 案例ID:249795
联系该工程师
微信扫码,建群沟通
作者: crossover - 5年经验- 腾讯

案例介绍

基于agent的agentic-rag实现,支持:

- 12 个 fixed-high 顶层节点和 5 个 claim-research 子图节点。
- 三个与 RAGFlow 对齐的检索工具:`hybrid_search`、`vector_search`、`bm25_search`,分别映射 rag-core 的 `HYBRID / SEMANTIC / FULL_TEXT`。
- 调用 `rag-core-int POST /api/v1/retrieval/search` 时固定使用 `STANDARD_RETRIEVAL`,并关闭 rag-core Query Rewrite;查询改写由本 Agent 图负责。
- OpenAI-compatible Chat completion、stream、tool calling 和 structured JSON。
- `bge_m3`、1024 维 OpenAI-compatible Embedding contract。
- Kingbase/PostgreSQL 兼容连接(`postgresql+psycopg` dialect),graph/version、run/event、message、citation 状态模型。
- 可选 Langfuse SDK 链路:Run、LangGraph 节点、LLM generation、retriever 和 tool 分层追踪。
- Graph validation/create、run/create/get/cancel 和 SSE endpoints。

相似案例推荐

发布任务

企业点击发布任务,工程师会在任务下报名,招聘专员也会在 1 小时内与您联系确认。

1小时精推人才

需求方专属客服,免费梳理匹配

需求方客服微信二维码
扫码加微信 · 客服人工对接
更多案例
微信沟通 客服 看中这位工程师了?客服帮你 1 小时对接沟通 → ×