建多种不同的RAG引擎，比如使用向量索引来回答事实性问题；使用摘要索引来回答总结性问题；使用知识图谱索引来回答需要更多关联性的问题等。
在单个文档/知识库的多个RAG引擎之上设置一个DocAgent，把RAG引擎作为该Agent的tools，并利用LLM的能力由ToolAgent在自己“负责”的文档内使用这些tools来回答问题。
最后设置一个总的顶级代理TopAgent 来管理 巴林 whatsapp 号码列表 所有的低阶DocAgent，将DocAgent看作自己的tools，仍然利用LLM来规划、协调、执行用户问题的回答方案 聊聊炙手可热的Rag：产生原因、基本原理与实施路径 内容生成 Prompt优化：RAG系统中的prompt应明确指出回答仅基于搜索结果，不要添加任何其他信息。
例如可以设置prompt：“你是一名智能客服。你的目标是提供准确的信息，并尽可能帮助提问者解决问题。你应保持友善，但不要过于啰嗦。请根据提供的上下文信息，在不考虑已有知识的情况下，回答相关查询。
” 此外，使用Few-shot的方法指导LLM如何利用检索到的知识，也是提升LLM生成内容质量的有效方法。 Self-rag：self-rag通过检索评分（令牌和反思评分（令牌来提高质量，主要分为三个步骤：检索、生成和批评。
Self-RAG首先用检索评分来评估用户提问是否需要检索，如果需要检索，LLM将调用外部检索模块查找相关文档。 接着，LLM分别为每个检索到的知识块生成答案，然后为每个答案生成反思评分来评估检索到的文档是否相关，最后将评分高的文档当作最终结果一并交给LLM。