构建智能问答系统通常面临查询模糊、上下文理解不足和检索效率低等挑战。

Agentic RAG for Dummies 是一个基于 LangGraph 的极简 Agentic RAG（检索增强生成）框架，帮助你用最少代码快速搭建具备会话记忆和人机交互查询澄清能力的生产级系统。

项目集成了多功能模块：
- 会话记忆，保持对话上下文连贯；
- 智能查询澄清，自动重写或请求补充信息；
- 分层索引，实现精准且上下文丰富的检索；
- 多Agent并行处理复杂多问；
- 灵活切换多种大语言模型（Ollama、OpenAI、Google Gemini 等）；
- 开箱即用的 Gradio Web UI，方便体验和部署。

无论是学习 RAG 基础，还是构建定制化应用，这个项目都提供了交互式笔记本和模块化代码两条路径，助力开发者快速上手并轻松扩展。

主要功能：
- 支持多轮对话记忆，提升问答自然度；
- 自动拆分复杂查询，精准定位信息点；
- 结合关键词稀疏向量和语义稠密向量的混合检索；
- 内置人机交互机制，避免误解或无效查询；
- 多Agent协同，提升复杂问题的处理效率；
- 完整文档处理流水线，支持 PDF 转 Markdown 及分块索引。

适合 AI 研究者、开发者及数据工程师，轻松构建满足生产需求的智能问答系统。