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命名實體辨識（Named Entity Recognition，NER）會從非結構化文字中找出人物、組織和日期，並將其與嵌入向量一併儲存為中繼資料。

Agentic workflow 是一種多步驟流程，由 AI agent 自行規劃步驟、選擇工具、執行任務，並根據取得的結果調整後續行動，而不是依照事先寫好的固定腳本執行。

在這篇文章中，我們將介紹 RAG 如何協助 AI agents 在進行推理或採取行動前，先取得最新、相關且可驗證的資訊，讓它們做出的決策建立在真實來源之上，而不是仰賴模型記憶。

RAG 透過從即時知識庫擷取資訊，改變模型「知道什麼」；微調則是利用精選範例進行訓練，改變模型「如何運作」。

Progress Agentic RAG 榮登 Snowflake MADQA Leaderboard 第 1 名，並經獨立驗證，提供最精準且具可靠依據的 RAG 答案。了解詳情。

關鍵字搜尋與語意搜尋各自適合解決不同的檢索問題，但單獨使用任何一種都不完美。

持續的 RAG 評估將從取樣意見中轉化為可得分且可追蹤的證據，供治理團隊使用。在這篇文章中，我們將探討 Progress Agentic RAG 中的持續評估。

傳統的 RAG 系統建立在一個簡單的概念上：找出最相關的資訊，將其加入提示詞（prompt），再生成答案。對於答案可以直接在相關內容中找到的問題，這種方式效果很好……

太多的 AI 模型在缺乏適當治理以保護它們的情況下，無法突破信任的門檻。進步的 Agentic RAG。