标准 RAG 流水线有个根本性的毛病：检索到的文档一旦与用户意图对不上号，模型照样能面不改色地输出一堆看似合理的胡话，既没有反馈机制也谈不上什么纠错能力。
而Agentic RAG 的思路截然不同，它不急着从检索结果里硬挤答案，而是先判断一下拿回来的东西到底有没有用，如果没用则会重写查询再来一轮。这套机制实际上构建了一条具备自我修复能力的检索链路，面对边界情况也不至于直接崩掉。
本文要做的就是用 LangGraph 做流程编排、Redis 做向量存储，搭一个生产可用的 Agentic RAG 系统。涉及整体架构设计、决策逻辑实现，以及状态机的具体接线方式。
传统 RAG 的"一锤子买卖"
假设知识库里有一篇《大语言模型的参数高效训练方法》，用户问的是"怎么微调 LLM 效果最好"。
语义相似度确实存在但不够强。检索器拉回来的可能是模型架构相关的内容虽然沾边但答非所问，LLM 本身没法意识到上下文是错的，照样能生成一段貌似专业实则离题万里的回答。
传统 RAG 对这种失败模式完全没有办法。查询文档、生成答案，整个过程是单向的没有任何质量把关环节。
Agentic RAG 的解法是在流程中插入检查点：智能体先判断要不要检索；检索完了有评分环节确认相关性；不相关就重写查询再试；如此循环直到拿到合格的上下文，或者把重试次数耗尽为止。
系统架构拆解
整个系统拆成六个模块：
配置层负责环境变量和 API 客户端的初始化工作。Redis 连接串、OpenAI 密钥、模型名称全部归拢到这里统一管理。
检索器模块承担文档摄取的全套流程，文档经过WebBaseLoader加载后用RecursiveCharacterTextSplitter切块，再通过 OpenAI Embedding 向量化，最后存进RedisVectorStore。检索器本身会被包装成 LangChain 工具供智能体调用。
智能体节点是决策入口。拿到用户问题后先做判断：这个问题需要查资料还是直接能答？需要查就调检索器，不需要就直出答案。
评分（Grade Edge）决定检索结果的去向。相关性够就往生成环节走；不够就触发重写。这是整个系统里最关键的质量关卡。
重写节点把原始问题改写成更适合检索的形式，用户表述太口语化、缺少关键词，这些问题都在这里修正。
生成节点只有在评分环节确认上下文合格后才会执行，基于检索到的文档产出最终答案。
流程图和代码
关键在于从"重写"回到"智能体"这条反馈路径。系统不会因为一次检索失败就直接给出一个牵强附会的答案，它会调整策略重新尝试。
src/ ├── config/ │ ├── settings.py # 环境变量 │ └── openai.py # 模型名称和 API 客户端 ├── retriever.py # 文档摄取和 Redis 向量存储 ├── agents/ │ ├── nodes.py # 智能体、重写和生成函数 │ ├── edges.py # 文档评分逻辑 │ └── graph.py # LangGraph 状态机 └── main.py # 入口点职责划分很清晰：配置归config/，智能体相关的都在agents/，向量存储操作全在retriever.py。这种结构调试起来方便，单测也好写。
配置模块设计
配置层解决两个问题：环境变量加载和 API 客户端复用。
settings.py集中读取 Redis 连接信息、OpenAI API Key、索引名称，不用满项目找配置。
openai.py负责实例化 Embedding 模型和 LLM 客户端。切换到别的模型、调整 Embedding 维度等等配置也只要一处
这个设计在生产环境里很实用，因为模型会迭代、Key 会轮换、服务商可能换掉，集中管理意味着改动成本可控。
检索器实现
检索器负责整条数据摄取链路：抓文档、切块、向量化、入库。
语料选的是 Lilian Weng 关于 Agent 和 Prompt Engineering 的博客文章。WebBaseLoader负责抓取，RecursiveCharacterTextSplitter切分成适当大小的块，OpenAI Embedding 完成向量化。
向量存储用RedisVectorStore。检索器通过create_retriever_tool封装成 LangChain 工具形态。这一步的意义在于让智能体能够"调用"检索而不是被动触发，意味着它有权决定什么时候需要查资料、什么时候直接回答。
为什么用Redis？因为够快，够简单。向量相似度搜索本身 Redis 就能做，不用额外引入专门的向量数据库。对于已经跑着 Redis 的技术栈来说，加 RAG 能力几乎零额外运维负担。
智能体节点
nodes.py里有三个核心函数。
智能体函数接收当前状态（用户问题、历史对话等），判断下一步怎么走。它能调用包括检索器在内的工具集。问题需要外部知识就调检索，不需要就直接生成回答。
重写函数处理那些被评分环节打回来的查询。它会让 LLM 把原始问题改写成检索友好的形式，用词更精准、关键信息更突出。改写后的查询再交回智能体重新发起检索。
生成函数产出最终答案。输入是原始问题加上已确认相关的文档，输出是基于这些上下文的回答。
三个函数都是无状态的。状态走图，不走函数内部变量。这对测试和排查问题都有好处。
文档评分逻辑
edges.py里的grade_documents是整个 Agentic 机制的核心。
检索完成后它会逐个审视返回的文档：这东西跟用户问的相关不相关？能不能帮上忙？
评分本身是通过一次 LLM 调用完成的，Prompt 设计成要求模型返回二元判断——相关或者不相关。
判定相关就返回"generate"，流程走向答案生成；判定不相关则返回"rewrite"，触发查询改写。
这个环节的价值在于拦截那些本会导致标准 RAG 胡说八道的情况，与其硬着头皮从不靠谱的上下文里编答案，不如给系统一次修正查询的机会。
状态机接线
graph.py用 LangGraph 的状态机原语把所有节点串起来。
图结构定义了节点（智能体、检索、生成、重写）和边（节点间的连接关系，包括基于评分结果的条件路由）。
接线逻辑如下：查询先到智能体节点，智能体决定调检索器的话流程就到检索节点，检索完进评分，评分过了走生成，没过走重写，重写完的查询再回智能体重新来过。生成节点执行完流程结束。
LangGraph 接管状态流转的细节。每个节点只管接收当前状态、返回状态更新，具体消息怎么路由由图引擎根据边的条件逻辑处理。
运行时流程
main.py是入口，做三件事：构建图、接收问题、流式输出结果。
build_graph()在启动时执行一次，完成 LangGraph 状态机的构建和检索器工具的初始化.
问题进来之后的流转过程：智能体接收问题决定调检索 → Redis 返回文档 → 评分环节判断相关性 → 相关就生成答案，不相关就重写查询继续循环。
脚本会把各节点的输出实时打到控制台，方便观察决策过程——什么时候触发了检索、评分结果如何、有没有走到重写环节，一目了然。
架构的优势
自校正能力：检索质量差能发现并修复，不会闷头输出一个基于垃圾上下文的错误答案然后假装没事发生。
决策透明：状态机让每个分支点都是显式的。路由决策可以全量记录，想排查为什么系统选择了重写而不是直接生成，日志里全有。
模块解耦：每个组件职责单一。想把 Redis 换成 Pinecone？改检索模块。想把 OpenAI 换成 Anthropic？改配置层。其他部分不受影响。
总结
–
标准 RAG 把检索当黑盒，查询丢进去、文档出来，至于相不相关全凭运气。Agentic RAG 打开这个黑盒在关键位置加了质量控制。
LangGraph 加 Redis 的组合提供了一个可以直接上生产的骨架。流程编排的复杂度 LangGraph 消化掉了，向量检索的性能 Redis 兜住了，剩下的评分和重写逻辑负责兜底那些简单系统搞不定的边角案例。
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