在人工智能技术飞速演进的当下，大语言模型（LLM）已经从最初的通用闲聊工具，深度全面地融入到企业级生产力的各个环节。然而，通用大模型在面对企业特定专业领域的深度需求时，往往面临着知识更新不及时、专业深度欠缺以及容易产生“幻觉”（即生成看似合理实则错误的信息）等痛点。基于这一背景，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）应运而生，并与AI智能体（AI Agent）技术深度融合，成为当前企业级AI应用落地的核心路径。
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