agentic-rag

用Redis+Bedrock+LlamaIndex搭建能自主检索的智能RAG系统

agentic-rag 是一个演示如何构建 Agentic RAG（检索增强生成）架构的完整示例项目，它结合了 Redis、Amazon Bedrock 和 LlamaIndex。该项目旨在解决传统 RAG 系统在复杂查询、多步骤推理和动态信息检索方面的局限性，通过引入智能代理（Agent）来自动规划检索策略、调用工具并整合信息。其核心能力包括：基于 LlamaIndex 构建灵活的代理工作流，利用 Redis 作为高性能的向量数据库和缓存层，以及通过 Amazon Bedrock 接入多种大语言模型。项目提供了详细的代码示例和说明文档，帮助开发者理解和实现一个具备自主决策能力的 RAG 系统，从而提升问答、知识管理等场景下的准确性和效率。