Microsoft Agent Framework：三步为智能体集成RAG，轻松对接企业知识库

使用Microsoft Agent Framework的集成RAG功能，本质上是“为智能体配备智能词典”。实施成本低：无需构建复杂的RAG架构，通过3行核心配置+1个检索函数即可快速落地。方案灵活性高：检索函数可对接任意知识库，知识更新只需同步知识库内容，无需修改智能体逻辑。用户体验好：用户无感知检索过程，回答有据可查，避免幻觉问题，多轮对话自然连贯。

江沉晚呤时

833人浏览 · 2025-12-29 20:25:36

江沉晚呤时 · 2025-12-29 20:25:36 发布

在构建企业级AI应用的实践中，一个关键的挑战是如何让智能体突破其训练数据的局限性，实现与实时业务数据的无缝对接。这正是检索增强生成（RAG）技术能够为企业带来的核心变革——通过赋予AI智能体"查阅专业资料"的能力，使其能够基于最新的企业知识库提供准确、可靠的业务响应。

本文将深入解析如何通过Microsoft Agent Framework快速为智能体集成RAG能力。我们将从基础概念入手，逐步构建完整的RAG实现方案，并演示如何将这一能力从模拟环境无缝迁移到真实的生产系统，最终打造一个既智能又可靠的AI业务助手。

一、核心理念：RAG与微调，如何选择？

许多开发者容易混淆“模型微调”和“RAG”这两个概念，我们可以用一个生动的比喻来区分：

模型微调
好比大学生备考，将专业知识（训练数据）通过反复学习存储在脑海中，回答问题时直接调用记忆——响应迅速，但知识更新困难（毕业后新信息无法获取）。

RAG技术
如同为普通人配备《新华词典》，无需死记硬背所有知识，遇到问题（用户查询）时先查阅词典（外部知识库）再作答——知识更新便捷（更换新版词典即可），还能有效避免“信口开河”。

简而言之：微调适合固化核心、稳定的知识（如行业通用规则），而RAG则擅长灵活调用动态或私有知识（如公司最新产品政策、临时活动规则）。本文重点介绍的TextSearchProvider组件，正是为智能体配备“智能词典”的最快捷方式。

二、为什么智能体必须集成RAG？

纯大模型智能体存在三个关键局限，仅靠微调难以解决：

知识时效性限制
大模型的训练数据存在时间窗口（例如可能不了解2025年5月1日之后的信息），无法实时同步动态信息。
易产生幻觉
面对未知问题，模型可能凭空生成虚假信息。例如用户询问“你们的退货期限是多久”，智能体可能编造“7天无理由”，而实际政策可能是30天。
私有知识接入困难
企业内部文档、敏感数据（如员工手册、客户资料）无法通过微调注入公开大模型，存在安全风险。

RAG技术能完美解决这些问题：让智能体“有据可查”，大幅提升回答准确率，同时安全、低成本地对接私有知识库。

三、核心组件：TextSearchProvider解析

TextSearchProvider是Microsoft Agent Framework内置的RAG适配组件，本质上是为智能体配备的“智能检索工具”，其工作流程分为三步：

拦截智能体的模型调用：用户发送消息后，智能体首先判断是否需要查询“词典”。
触发检索机制：根据用户查询关键词，从外部知识库提取相关信息。
注入上下文：将检索结果自动整合到智能体的对话上下文中，无需额外编码即可参考。

该组件的主要优势包括：

零侵入性：无需修改智能体的对话逻辑，只需配置检索函数。
高度灵活：支持自定义检索时机、上下文记忆长度等参数。
易于扩展：检索函数可对接任意知识库（向量数据库、关系型数据库、API接口、本地文件等）。

本文示例使用MockSearchAsync函数模拟知识库检索，实际开发中可直接替换为真实业务逻辑。

四、实战：三步集成RAG，快速实现

第一步：环境准备

确保项目引用了必要的NuGet包（预览版需启用NuGet预览源）：

<PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.OpenAI" Version="1.0.0-preview.251114.1" />

第二步：核心代码实现

以下示例实现了“模拟产品知识库检索+智能体自动参考回答”的完整流程：

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Data;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OpenAI;
using System.ClientModel;

namespace RAGAgentDemo
{
    internal class RAGIntegrationDemo
    {
        public static async Task RunDemoAsync(string apiKey, string endpoint, string modelName)
        {
            // 1. 创建OpenAI客户端并转换为通用IChatClient接口
            var clientOptions = new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(endpoint) };
            IChatClient chatClient = new OpenAIClient(new ApiKeyCredential(apiKey), clientOptions)
                .GetOpenAIResponseClient(modelName)
                .AsIChatClient()
                .AsBuilder()
                .Build();

            // 2. 创建智能体并绑定TextSearchProvider（RAG核心配置）
            AIAgent agent = chatClient.CreateAIAgent(new ChatClientAgentOptions
            {
                Instructions = "您是产品咨询客服，请优先参考搜索结果进行回答，并在回答中注明信息来源。",
                Name = "产品咨询助手",
                AIContextProviderFactory = ctx => new TextSearchProvider(
                    searchFunc: SimulateKnowledgeSearchAsync, // 自定义检索函数
                    serializedState: ctx.SerializedState,
                    jsonSerializerOptions: ctx.JsonSerializerOptions,
                    new TextSearchProviderOptions()
                    {
                        // 检索时机：每次AI调用前自动检索
                        SearchTime = TextSearchProviderOptions.TextSearchBehavior.BeforeAIInvoke,
                        // 上下文记忆限制：保留最近6条消息
                        RecentMessageMemoryLimit = 6
                    })
            });

            // 3. 创建对话线程并启动交互循环
            AgentThread thread = agent.GetNewThread();
            
            Console.WriteLine("智能体已启动，输入'退出'结束对话。");
            while (true)
            {
                Console.Write("用户输入：");
                var userInput = Console.ReadLine();
                if (userInput == "退出") break;
                
                var response = await agent.RunAsync(userInput, thread);
                Console.WriteLine($"助手回复：{response}\n");
            }
        }

        // 4. 模拟检索函数（可替换为真实知识库对接）
        static Task<IEnumerable<TextSearchProvider.TextSearchResult>> SimulateKnowledgeSearchAsync(
            string query, CancellationToken cancellationToken)
        {
            var results = new List<TextSearchProvider.TextSearchResult>();
            
            // 场景1：退货/退款相关查询
            if (query.Contains("退货", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || 
                query.Contains("退款", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                results.Add(new()
                {
                    SourceName = "康拓户外退货政策",
                    SourceLink = "https://contoso.com/policies/returns",
                    Text = "客户可在收货后30天内退货任何商品。商品应保持未使用状态并包含原始包装。退款将在检验后5个工作日内退回原支付方式。"
                });
            }
            
            // 场景2：物流相关查询
            if (query.Contains("物流", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || 
                query.Contains("配送", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                results.Add(new()
                {
                    SourceName = "康拓户外配送指南",
                    SourceLink = "https://contoso.com/help/shipping",
                    Text = "订单满50美元免标准配送费，通常在美国本土3-5个工作日内送达。结账时可选加急配送服务。"
                });
            }
            
            // 场景3：帐篷/面料相关查询
            if (query.Contains("帐篷", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || 
                query.Contains("面料", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                results.Add(new()
                {
                    SourceName = "TrailRunner帐篷保养说明",
                    SourceLink = "https://contoso.com/manuals/trailrunner-tent",
                    Text = "使用温水和非洗涤剂肥皂清洁帐篷面料。存放前确保完全风干，避免长时间紫外线照射以延长防水涂层寿命。"
                });
            }
            
            return Task.FromResult<IEnumerable<TextSearchProvider.TextSearchResult>>(results);
        }
    }
}

关键代码解析

TextSearchProvider配置：
- searchFunc: SimulateKnowledgeSearchAsync：指定检索函数，这是RAG功能的核心，后续可替换为真实知识库对接。
- SearchTime: BeforeAIInvoke：设置检索时机——每次智能体调用模型前自动触发，用户无感知（推荐用于客服、问答场景）。
- RecentMessageMemoryLimit: 6：检索时参考最近6条消息，确保多轮对话的连贯性。
检索结果格式：
TextSearchProvider.TextSearchResult需要三个必要字段：
- SourceName：来源名称（增强回答可信度）。
- SourceLink：来源链接（便于溯源验证）。
- Text：核心检索内容（智能体回答的参考资料）。

第三步：运行效果演示

运行上述代码后，智能体将自动触发检索并生成回答：

场景1：查询退货政策

用户输入：我20天前购买的商品可以退货吗？
助手回复：可以退货，因为商品仍在30天的退货期限内。请确保商品未使用且包含原始包装。退款将在检验后5个工作日内退回原支付方式。（来源：康拓户外退货政策）

场景2：查询物流信息

用户输入：配送需要多长时间？
助手回复：标准配送通常在美国本土3-5个工作日内送达，订单满50美元免配送费。结账时也可选择加急配送服务。（来源：康拓户外配送指南）

场景3：多轮对话（帐篷护理）

用户输入：如何清洁帐篷面料？
助手回复：请使用温水和非洗涤剂肥皂清洁帐篷面料。存放前确保完全风干，避免长时间紫外线照射以延长防水涂层寿命。（来源：TrailRunner帐篷保养说明）

用户输入：清洁后还能退货吗？
助手回复：根据退货政策，商品需保持未使用状态且包含原始包装方可退货。由于帐篷已清洁，不再符合“未使用”条件，因此无法退货。（来源：康拓户外退货政策）

技术亮点：

自动检索：无需手动触发，智能体自动识别关键词。
回答可溯源：明确标注信息来源，避免幻觉问题。
多轮对话连贯：结合历史查询和检索结果，保持回答逻辑一致。

五、进阶：对接真实企业知识库

示例中的SimulateKnowledgeSearchAsync是模拟函数，实际开发中可替换为真实检索逻辑。以下以对接Qdrant向量数据库为例：

1. 安装向量数据库依赖

<PackageReference Include="Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Qdrant" />

2. 实现真实检索函数

// 真实检索函数：对接Qdrant向量数据库
static async Task<IEnumerable<TextSearchProvider.TextSearchResult>> QdrantSearchAsync(
    string query, CancellationToken cancellationToken)
{
    // 1. 连接Qdrant向量数据库
    var qdrantClient = new Qdrant.Client.QdrantClient("localhost");
    var vectorStore = new QdrantVectorStore(qdrantClient, ownsClient: true, new()
    {
        EmbeddingGenerator = new OpenAIEmbeddingClient(
            new ApiKeyCredential("your-openai-key"),
            new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri("embedding-endpoint") })
            .AsIEmbeddingGenerator()
    });
    
    var collection = vectorStore.GetCollection<Guid, ProductDocChunk>("product-docs");
    
    // 2. 执行向量检索（获取最相关的3个文档片段）
    var searchResults = await collection.SearchAsync(query, limit: 3, cancellationToken: cancellationToken);
    
    // 3. 转换为TextSearchProvider所需格式
    return searchResults.Select(result => new TextSearchProvider.TextSearchResult
    {
        SourceName = result.Record.SourceName,
        SourceLink = result.Record.SourceLink,
        Text = result.Record.Content
    });
}

// 向量数据库数据模型
internal sealed class ProductDocChunk
{
    [VectorStoreKey] 
    public Guid Key { get; set; }
    
    [VectorStoreData] 
    public string SourceName { get; set; } = string.Empty;
    
    [VectorStoreData] 
    public string SourceLink { get; set; } = string.Empty;
    
    [VectorStoreData] 
    public string Content { get; set; } = string.Empty;
    
    [VectorStoreVector(Dimensions = 3072)] 
    public string Embedding => this.Content;
}

3. 更新智能体配置

AIContextProviderFactory = ctx => new TextSearchProvider(
    searchFunc: QdrantSearchAsync, // 替换为真实检索函数
    serializedState: ctx.SerializedState,
    jsonSerializerOptions: ctx.JsonSerializerOptions,
    new TextSearchProviderOptions()
    {
        SearchTime = TextSearchProviderOptions.TextSearchBehavior.BeforeAIInvoke,
        RecentMessageMemoryLimit = 6
    })

完成上述配置后，智能体即可从真实的企业知识库中检索信息，完全适配生产环境需求。

六、适用业务场景

电商客服机器人
对接退货政策、物流规则、产品参数库，自动回答高频咨询问题。
企业内部助手
对接员工手册、规章制度、技术文档，帮助员工快速查询信息。
产品咨询助手
对接产品手册、活动规则库，实时解答用户购买疑问。
文档智能问答
对接PDF、Word等非结构化文档，提取关键信息（如“合同中的付款期限是什么”）。

七、核心要点总结

使用Microsoft Agent Framework的TextSearchProvider集成RAG功能，本质上是“为智能体配备智能词典”。三个关键结论：

实施成本低：无需构建复杂的RAG架构，通过3行核心配置+1个检索函数即可快速落地。
方案灵活性高：检索函数可对接任意知识库，知识更新只需同步知识库内容，无需修改智能体逻辑。
用户体验好：用户无感知检索过程，回答有据可查，避免幻觉问题，多轮对话自然连贯。

微调让智能体“记住”知识，而RAG让智能体“会查”知识——在大多数业务场景中，先通过RAG快速实现功能落地，再根据高频问题补充微调，是性价比最高的技术路线。

通过本文介绍的方法，开发者可以快速为智能体赋予RAG能力，让AI应用真正具备“查资料”的智能，为用户提供准确、可靠、实时的信息服务。

注：本文示例代码基于Microsoft Agent Framework预览版实现，实际使用时请参考最新官方文档和API变更。# Microsoft Agent Framework：三步为智能体集成RAG，轻松对接企业知识库

在《Microsoft Agent Framework进阶：会话持久化与历史消息缩减》一文中，我们已经掌握了如何实现长会话管理。然而，一个真正实用的AI智能体不仅需要流畅对话，更需具备“查阅资料”的能力——例如对接产品手册、售后政策、企业内部文档等，这正是RAG（检索增强生成）技术的核心价值所在。

本文将通过实战演示，快速为智能体集成RAG能力。从模拟知识库到真实业务对接，一步解决“智能体知识有限、易产生幻觉”的行业痛点。

一、核心理念：RAG与微调，如何选择？

许多开发者容易混淆“模型微调”和“RAG”这两个概念，我们可以用一个生动的比喻来区分：

二、为什么智能体必须集成RAG？

纯大模型智能体存在三个关键局限，仅靠微调难以解决：

知识时效性限制
大模型的训练数据存在时间窗口（例如可能不了解2025年5月1日之后的信息），无法实时同步动态信息。
易产生幻觉
面对未知问题，模型可能凭空生成虚假信息。例如用户询问“你们的退货期限是多久”，智能体可能编造“7天无理由”，而实际政策可能是30天。
私有知识接入困难
企业内部文档、敏感数据（如员工手册、客户资料）无法通过微调注入公开大模型，存在安全风险。

RAG技术能完美解决这些问题：让智能体“有据可查”，大幅提升回答准确率，同时安全、低成本地对接私有知识库。

三、核心组件：TextSearchProvider解析

TextSearchProvider是Microsoft Agent Framework内置的RAG适配组件，本质上是为智能体配备的“智能检索工具”，其工作流程分为三步：

拦截智能体的模型调用：用户发送消息后，智能体首先判断是否需要查询“词典”。
触发检索机制：根据用户查询关键词，从外部知识库提取相关信息。
注入上下文：将检索结果自动整合到智能体的对话上下文中，无需额外编码即可参考。

该组件的主要优势包括：

零侵入性：无需修改智能体的对话逻辑，只需配置检索函数。
高度灵活：支持自定义检索时机、上下文记忆长度等参数。
易于扩展：检索函数可对接任意知识库（向量数据库、关系型数据库、API接口、本地文件等）。

本文示例使用MockSearchAsync函数模拟知识库检索，实际开发中可直接替换为真实业务逻辑。

四、实战：三步集成RAG，快速实现

第一步：环境准备

确保项目引用了必要的NuGet包（预览版需启用NuGet预览源）：

<PackageReference Include="Microsoft.Agents.AI.OpenAI" Version="1.0.0-preview.251114.1" />

第二步：核心代码实现

以下示例实现了“模拟产品知识库检索+智能体自动参考回答”的完整流程：

using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Agents.AI.Data;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OpenAI;
using System.ClientModel;

namespace RAGAgentDemo
{
    internal class RAGIntegrationDemo
    {
        public static async Task RunDemoAsync(string apiKey, string endpoint, string modelName)
        {
            // 1. 创建OpenAI客户端并转换为通用IChatClient接口
            var clientOptions = new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri(endpoint) };
            IChatClient chatClient = new OpenAIClient(new ApiKeyCredential(apiKey), clientOptions)
                .GetOpenAIResponseClient(modelName)
                .AsIChatClient()
                .AsBuilder()
                .Build();

            // 2. 创建智能体并绑定TextSearchProvider（RAG核心配置）
            AIAgent agent = chatClient.CreateAIAgent(new ChatClientAgentOptions
            {
                Instructions = "您是产品咨询客服，请优先参考搜索结果进行回答，并在回答中注明信息来源。",
                Name = "产品咨询助手",
                AIContextProviderFactory = ctx => new TextSearchProvider(
                    searchFunc: SimulateKnowledgeSearchAsync, // 自定义检索函数
                    serializedState: ctx.SerializedState,
                    jsonSerializerOptions: ctx.JsonSerializerOptions,
                    new TextSearchProviderOptions()
                    {
                        // 检索时机：每次AI调用前自动检索
                        SearchTime = TextSearchProviderOptions.TextSearchBehavior.BeforeAIInvoke,
                        // 上下文记忆限制：保留最近6条消息
                        RecentMessageMemoryLimit = 6
                    })
            });

            // 3. 创建对话线程并启动交互循环
            AgentThread thread = agent.GetNewThread();
            
            Console.WriteLine("智能体已启动，输入'退出'结束对话。");
            while (true)
            {
                Console.Write("用户输入：");
                var userInput = Console.ReadLine();
                if (userInput == "退出") break;
                
                var response = await agent.RunAsync(userInput, thread);
                Console.WriteLine($"助手回复：{response}\n");
            }
        }

        // 4. 模拟检索函数（可替换为真实知识库对接）
        static Task<IEnumerable<TextSearchProvider.TextSearchResult>> SimulateKnowledgeSearchAsync(
            string query, CancellationToken cancellationToken)
        {
            var results = new List<TextSearchProvider.TextSearchResult>();
            
            // 场景1：退货/退款相关查询
            if (query.Contains("退货", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || 
                query.Contains("退款", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                results.Add(new()
                {
                    SourceName = "康拓户外退货政策",
                    SourceLink = "https://contoso.com/policies/returns",
                    Text = "客户可在收货后30天内退货任何商品。商品应保持未使用状态并包含原始包装。退款将在检验后5个工作日内退回原支付方式。"
                });
            }
            
            // 场景2：物流相关查询
            if (query.Contains("物流", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || 
                query.Contains("配送", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                results.Add(new()
                {
                    SourceName = "康拓户外配送指南",
                    SourceLink = "https://contoso.com/help/shipping",
                    Text = "订单满50美元免标准配送费，通常在美国本土3-5个工作日内送达。结账时可选加急配送服务。"
                });
            }
            
            // 场景3：帐篷/面料相关查询
            if (query.Contains("帐篷", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) || 
                query.Contains("面料", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                results.Add(new()
                {
                    SourceName = "TrailRunner帐篷保养说明",
                    SourceLink = "https://contoso.com/manuals/trailrunner-tent",
                    Text = "使用温水和非洗涤剂肥皂清洁帐篷面料。存放前确保完全风干，避免长时间紫外线照射以延长防水涂层寿命。"
                });
            }
            
            return Task.FromResult<IEnumerable<TextSearchProvider.TextSearchResult>>(results);
        }
    }
}

关键代码解析

TextSearchProvider配置：
- searchFunc: SimulateKnowledgeSearchAsync：指定检索函数，这是RAG功能的核心，后续可替换为真实知识库对接。
- SearchTime: BeforeAIInvoke：设置检索时机——每次智能体调用模型前自动触发，用户无感知（推荐用于客服、问答场景）。
- RecentMessageMemoryLimit: 6：检索时参考最近6条消息，确保多轮对话的连贯性。
检索结果格式：
TextSearchProvider.TextSearchResult需要三个必要字段：
- SourceName：来源名称（增强回答可信度）。
- SourceLink：来源链接（便于溯源验证）。
- Text：核心检索内容（智能体回答的参考资料）。

第三步：运行效果演示

运行上述代码后，智能体将自动触发检索并生成回答：

场景1：查询退货政策

用户输入：我20天前购买的商品可以退货吗？
助手回复：可以退货，因为商品仍在30天的退货期限内。请确保商品未使用且包含原始包装。退款将在检验后5个工作日内退回原支付方式。（来源：康拓户外退货政策）

场景2：查询物流信息

用户输入：配送需要多长时间？
助手回复：标准配送通常在美国本土3-5个工作日内送达，订单满50美元免配送费。结账时也可选择加急配送服务。（来源：康拓户外配送指南）

场景3：多轮对话（帐篷护理）

用户输入：如何清洁帐篷面料？
助手回复：请使用温水和非洗涤剂肥皂清洁帐篷面料。存放前确保完全风干，避免长时间紫外线照射以延长防水涂层寿命。（来源：TrailRunner帐篷保养说明）

用户输入：清洁后还能退货吗？
助手回复：根据退货政策，商品需保持未使用状态且包含原始包装方可退货。由于帐篷已清洁，不再符合“未使用”条件，因此无法退货。（来源：康拓户外退货政策）

技术亮点：

自动检索：无需手动触发，智能体自动识别关键词。
回答可溯源：明确标注信息来源，避免幻觉问题。
多轮对话连贯：结合历史查询和检索结果，保持回答逻辑一致。

五、进阶：对接真实企业知识库

示例中的SimulateKnowledgeSearchAsync是模拟函数，实际开发中可替换为真实检索逻辑。以下以对接Qdrant向量数据库为例：

1. 安装向量数据库依赖

<PackageReference Include="Microsoft.SemanticKernel.Connectors.Qdrant" />

2. 实现真实检索函数

// 真实检索函数：对接Qdrant向量数据库
static async Task<IEnumerable<TextSearchProvider.TextSearchResult>> QdrantSearchAsync(
    string query, CancellationToken cancellationToken)
{
    // 1. 连接Qdrant向量数据库
    var qdrantClient = new Qdrant.Client.QdrantClient("localhost");
    var vectorStore = new QdrantVectorStore(qdrantClient, ownsClient: true, new()
    {
        EmbeddingGenerator = new OpenAIEmbeddingClient(
            new ApiKeyCredential("your-openai-key"),
            new OpenAIClientOptions { Endpoint = new Uri("embedding-endpoint") })
            .AsIEmbeddingGenerator()
    });
    
    var collection = vectorStore.GetCollection<Guid, ProductDocChunk>("product-docs");
    
    // 2. 执行向量检索（获取最相关的3个文档片段）
    var searchResults = await collection.SearchAsync(query, limit: 3, cancellationToken: cancellationToken);
    
    // 3. 转换为TextSearchProvider所需格式
    return searchResults.Select(result => new TextSearchProvider.TextSearchResult
    {
        SourceName = result.Record.SourceName,
        SourceLink = result.Record.SourceLink,
        Text = result.Record.Content
    });
}

// 向量数据库数据模型
internal sealed class ProductDocChunk
{
    [VectorStoreKey] 
    public Guid Key { get; set; }
    
    [VectorStoreData] 
    public string SourceName { get; set; } = string.Empty;
    
    [VectorStoreData] 
    public string SourceLink { get; set; } = string.Empty;
    
    [VectorStoreData] 
    public string Content { get; set; } = string.Empty;
    
    [VectorStoreVector(Dimensions = 3072)] 
    public string Embedding => this.Content;
}

3. 更新智能体配置

AIContextProviderFactory = ctx => new TextSearchProvider(
    searchFunc: QdrantSearchAsync, // 替换为真实检索函数
    serializedState: ctx.SerializedState,
    jsonSerializerOptions: ctx.JsonSerializerOptions,
    new TextSearchProviderOptions()
    {
        SearchTime = TextSearchProviderOptions.TextSearchBehavior.BeforeAIInvoke,
        RecentMessageMemoryLimit = 6
    })

完成上述配置后，智能体即可从真实的企业知识库中检索信息，完全适配生产环境需求。

六、适用业务场景

电商客服机器人
对接退货政策、物流规则、产品参数库，自动回答高频咨询问题。
企业内部助手
对接员工手册、规章制度、技术文档，帮助员工快速查询信息。
产品咨询助手
对接产品手册、活动规则库，实时解答用户购买疑问。
文档智能问答
对接PDF、Word等非结构化文档，提取关键信息（如“合同中的付款期限是什么”）。

七、核心要点总结

使用Microsoft Agent Framework的TextSearchProvider集成RAG功能，本质上是“为智能体配备智能词典”。三个关键结论：

实施成本低：无需构建复杂的RAG架构，通过3行核心配置+1个检索函数即可快速落地。
方案灵活性高：检索函数可对接任意知识库，知识更新只需同步知识库内容，无需修改智能体逻辑。
用户体验好：用户无感知检索过程，回答有据可查，避免幻觉问题，多轮对话自然连贯。

通过本文介绍的方法，开发者可以快速为智能体赋予RAG能力，让AI应用真正具备“查资料”的智能，为用户提供准确、可靠、实时的信息服务。

注：本文示例代码基于Microsoft Agent Framework预览版实现，实际使用时请参考最新官方文档

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