本文介绍了Agentic RAG技术，通过智能体实现无需向量化检索的轻量级大模型应用。以餐厅推荐系统为例，展示如何从用户输入提取参数，通过纯Python条件过滤结构化数据检索结果，再由大模型生成友好回复。相比传统RAG，Agentic RAG节省算力存储开销，灵活扩展性强，无需复杂基础设施即可快速验证智能推荐核心流程，适合中小规模数据场景。

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传统RAG（检索增强生成）依赖向量化检索，流程复杂且资源消耗大。而Agentic RAG提供了一种更轻量的替代方案——无需向量化，仅需结构化内存数据库即可实现高效检索+生成。

<图片源于：LLM大模型>

Agentic RAG在传统RAG流程的基础上加入了一个重要角色——Agent（智能体）。它不仅能检索，还能根据任务动态选择工具、拆解问题、调用外部API，甚至多轮迭代优化结果。这意味着它可以：

• 不依赖大型向量数据库
• 根据不同任务，走不同的推理路线
• 对数据源和API灵活切换

本期给大家分享的是由和鲸社区创作者 @StarTap 分享的Agentic RAG 全面教程：从理论到实战项目中的餐厅智能推荐系统，就是一个典型例子。

创作者主页：https://www.heywhale.com/u/5ed64b

项目指路：https://www.heywhale.com/u/745b40

🌟推荐理由：

项目中不仅清晰说明了Agentic RAG的理论基础（包含技术架构、工作原理以及与传统RAG的区别），还用极简的实现方式，构建了一个基于Agentic RAG思路的餐厅推荐系统，而且完全无需向量化，检索逻辑清晰、执行效率高，十分适合中小规模数据的业务场景。对于需要快速验证想法、构建轻量级智能推荐功能的团队来说，这将是一个很好的参考案例。

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系统设计思路

整个系统的核心逻辑非常直接：

• 用户用自然语言描述需求（人数、人均价格、菜系）
• 系统从内存数据库中筛选符合条件的餐厅
• 用大模型包装检索结果，生成友好、准确的中文回复

关键在于：数据检索是纯Python条件过滤，不需要向量化。

知识源准备

项目中用了一个简化的餐厅数据集，每条数据包含：

• 餐厅名称、分店名称、地址
• 联系电话
• 人均消费
• 菜系类型编码
• 适合人数

数据示例（Python表示）：

restaurants = [

核心实现

1、检索函数

它的工作很直接：按菜系、人数、人均价格范围过滤餐厅。价格范围放宽到 ±20%，增加匹配灵活性。

defquery_restaurants(numOfPeople: int, avgOfAmount: int, cuisine_type: str) -> list:

2、参数抽取

通过正则匹配从用户输入中抽取关键信息，比如“3个人”“人均50”“重庆火锅”等。

defextract_query_params(user_input: str):import re

3、大模型API调用

这里的亮点是流式输出，让推荐结果像聊天一样即时出现。

from openai import OpenAI

⚠️由于openai版本原因，在fork项目时，需手动升级安装最新版openai

通过这个轻量级的餐厅推荐系统案例，我们可以看到Agentic RAG的核心价值：

1. 技术降本：用结构化数据+条件检索替代向量化，节省算力与存储开销，尤其适合中小规模场景。
2. 灵活扩展：通过修改数据源或检索逻辑，可快速适配酒店推荐、活动匹配等同类需求。
3. 敏捷验证：无需复杂基础设施，一个Python脚本即可验证智能推荐的核心流程。

文章来自网上，侵权请联系博主
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