搭建会自我更新的智能问答系统，多源验证防幻觉
这是一个用于构建上下文感知的智能体RAG（检索增强生成）系统的示例工作台。它解决了传统RAG在复杂问答中检索不准确、缺乏多源验证和知识库难以自我更新等问题。核心能力包括：基于Azure AI Foundry Agent Service的智能体编排，利用Azure AI Search实现智能体式检索与查询重写，支持多源信息交叉验证，以及具备自我策展能力的知识库（可自动筛选和更新知识）。系统由Semantic Kernel和LangGraph驱动的智能体运行在Azure容器应用中，并可直接对接Copilot Studio。项目提供了完整的示例代码和架构参考，帮助开发者快速上手构建生产级的智能问答系统。
LlamaIndex、LangChain、Haystack
adaptive-rag-workbench 是搜索知识领域的开源项目，由 Azure-Samples 开发，2025 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 54。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-23。可自行部署，无在线服务，全部功能免费。
它主要面向的使用场景是：企业知识库智能问答，需要高准确率和多源验证的场景。同类可对比的替代方案包括 LlamaIndex、LangChain、Haystack。
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