传统RAG与Agentic RAG的核心区别在于能否执行"动作"。传统RAG仅能进行语义匹配，适合概念说明类场景；而Agentic RAG能执行条件查询等动作，适合数据分析类场景。传统RAG类似自然语言中的名词（需要说），Agentic RAG类似动词（需要做）。在实际应用中，两种技术各有优势，可根据问题类型灵活选用。本质上，Agentic RAG在传统RAG基础上增加了筛选动作，但仍可结合相似度计算作为召回方式。
“传统RAG和Agentic RAG的主要区别就是在于是否能执行“动作”。”
我们都知道基础RAG是基于语义检索的知识增强技术，但由于复杂的语义环境，很多时候基于简单的语义检索并不能很好的解决我们的问题。
比如说我想查一下今年的就业情况，注意如果是基于基础RAG的语义检索，模型理解的更多的是与经济，就业相关的概念，政策性等内容；但我们实际需要的是真实的统计局的就业情况数据。前者注重的是概念，后者注重的是动作。
这就是传统RAG的严重缺陷——只能进行语义匹配，而无法进行条件查询；语义匹配和条件查询的区别，一个是模糊匹配，一个是条件过滤；是两种完全不同的动作，纯rag最大的问题就是无法准确理解用户的问题/意图，到底是一个问题，还是一个动作。
RAG需要区分概念和动作
在自然语言中，语言有很多不同的词性，而这些词性往往代表着不同的意义；而最典型的两种词性就是名词和动词，因为其代表着两种完全不同的状态，前者需要说，后者需要做。
而传统RAG就是类似于自然语言中的名词，而Agentic RAG就类似于自然语言中的动词。
虽然都是RAG技术，但由于其具体的特性导致这两种技术方案适合两种不同的典型场景。
一个是概念说明类场景，如产品介绍，功能说明，文档检索等场景；这些场景中，由于主要涉及的都是概念性问题，因此基于相似度的语义理解天生就适合这种场景。
但在基于查数据这种动态场景，其更多偏向的是数据分析方面的内容；而这种就需要能够根据用户输入的内容来判断用户的意图到底是想了解概念，还是想查询数据。
而后者这种查询数据的动作，可能需要调用API或生成SQL语句等方式来查询数据；而了解过人工智能应用的朋友应该都知道，大模型本身是没有行动能力的，而传统RAG也同样如此。
但基于大模型构建的智能体却具备基础的行动能力，这就为查数据这个动作赋予了可能。
事实上在实际的业务场景中，我们既需要传统RAG的技术，也需要Agentic RAG这种主动式RAG的技术；因为很多场景下，用户的问题既有简单的概念性问题，也有复杂的数据分析问题。
其实说传统RAG和Agentic RAG是两种不同的技术方案，不如说其是人类真实世界中在技术层面的映射；从本质上来说，不论是传统RAG，还是Agentic RAG都属于检索技术，但Agentic RAG会多了一步筛选的动作，这个动作就是条件查询；但在Agentic RAG第一步筛选之后，同样可以使用相似度计算的方式作为一种召回方式。
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