RAG 设计完整实现：LangGraph+Milvus+联网搜索
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RAG 设计完整实现：LangGraph+Milvus+联网搜索
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AI 综述
YIAN 在 LangGraph 与 Milvus 上实现了完整的 RAG 设计与评估流程，演示如何判断是否需要检索、评估资料充分性、联网兜底并避免无限循环。 该方案将 LangGraph 用作工作流编排，Milvus 负责本地向量检索，检索结果通过评估器回答三个问题后决定是否继续检索；若检索不足，则调用联网搜索获取候选证据，系统通过评估器判断是否可信，避免无效循环。 代码可直接复制，首次运行可在数小时内完成。成本主要来自向量存储与模型调用，风险包括检索误判导致答案错误、联网信息不可信以及循环调用导致资源浪费。
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最新进展10月31日 08:57
RAG 学到最后，我真正学会的不是“检索”，而是让系统知道自己缺什么报道时间线
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10月31日
- 掘金精选RAG 学到最后，我真正学会的不是“检索”，而是让系统知道自己缺什么
作者在 LangGraph 与 Milvus 上实现了完整的 RAG 设计与评估流程，演示如何判断是否需要检索、评估资料充分性、联网兜底并避免无限循环。入场需掌握 LangGraph 编排、向量检索与 LLM Prompt，代码可直接复制。成本主要来自向量存储与模型调用，首次运行可在数小时内完成。风险包括检索误判导致答案错误、联网信息不可信、循环调用导致资源浪费。
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