大模型已经狂奔了一年多的时间，大家都在探索如何将自己的业务与大模型进行深度结合，而新技术总会面临落地难的问题，在我们内部研发时，我们创新性地设计了多智能体 RAG 方案，并取得了良好效果。在本次分享中，我将向大家介绍 RAG 落地过程中的现状、问题，以及在我们团队内部的最佳实践，希望能够给正在做或计划做 RAG 落地的团队一些启发。

内容大纲：

1. RAG 落地过程中的现状和问题

2. 技术重点

   2.1 信息提取

   2.2 信息检索

   2.3 RAG 评估

3. 爱可生智能化数据库运维实践

   3.1 业务背景

   3.2 实现方案

   3.3 方案效果

4. 总结与展望

你将获得：

• 了解当前 RAG 落地现状
• 了解数据库垂直领域的 RAG 落地实践
• 了解 RAG 实现业务改造的基本策略

方案痛点：

• 复杂的多源数据如何进行有效提取与整合
• Agent 如何有效地整合到业务流程中