在AI技术不断迭代的浪潮中，传统RAG（检索增强生成）技术虽在问答领域有所建树，却也面临着查准率不稳定的挑战。尤其在制造业这一复杂且数据密集的行业中，传统RAG的被动检索方式往往难以满足企业对精准、高效问答的需求。不过，随着JBoltAI平台的最新升级，这一问题迎来了新的解决方案。
传统RAG的局限与制造业的痛点
传统RAG技术，依赖于简单的“问题→检索→回答”流程，缺乏对问题的深入理解和主动推理能力。在制造业场景中，面对设备故障排查、生产流程优化等复杂问题时，传统RAG往往显得力不从心，给出的答案时好时坏，难以保证准确性和一致性。这不仅影响了企业的决策效率，还可能带来不必要的生产风险。
ReAct推理链路：从查询到生成的完整思考
针对这一难题，JBoltAI平台引入了AgentRAG技术，其核心在于构建了一套完整的ReAct推理链路：查询分析→执行规划→工具调度→迭代推理→最终生成。这一链路赋予了AI智能体自主规划、多步推理和工具编排的能力，使问答过程更加智能化、精准化。
- 查询分析：智能体首先理解用户意图，提取核心查询，并判断是否需要拆分子查询，确保对问题的全面把握。
- 执行规划：根据查询分析的结果，制定详细的检索策略，包括选择哪个知识库、采用何种检索方式等。
- 工具调度：智能体自主选择并调用知识库检索、数据源查询、Excel表格查询等工具，灵活应对各种数据需求。
- 迭代推理：在检索过程中，智能体进行多轮迭代推理，每一轮都评估结果质量，并根据需要调整检索策略，确保答案的准确性和完整性。
- 最终生成：综合多轮检索结果，智能体生成高质量的回答，为用户提供有价值的决策支持。
JBoltAI：制造业AI问答的新选择
作为向量空间AI实验室旗下的核心产品，JBoltAI平台一直致力于将最前沿的AI技术应用于实际场景中。此次引入AgentRAG技术，不仅解决了传统RAG在制造业中的局限性，更为企业提供了一种全新的AI问答解决方案。通过ReAct推理链路，JBoltAI能够更准确地理解企业需求，提供更精准、更高效的问答服务，助力企业提升生产效率、降低成本、增强竞争力。
