【WOD重磅展商推荐】语核科技：以Agentic RAG破局，让AI真正落地企业业务

2026.04.03

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聚焦制造业数智化转型，共拓数实融合万亿新机遇！2026 WOD制造业数智化博览会即将于6月3-5日上海新国际博览中心启幕，汇聚全球顶尖科技企业、行业精英与前沿解决方案，打造制造业数智化精准对接枢纽。

今日，我们重磅揭晓核心展商——语核科技，这家深耕企业级数字员工领域、斩获多项行业殊荣的高新技术企业，将携其突破性RAG技术解决方案亮相展会，为现场观众带来AI落地业务的全新思路，破解传统RAG“查得到、用不上”的行业痛点，助力企业数字化转型提质增效，为制造业数智化发展注入新动能。

WOD制造业数智化转型

重磅展商推荐

语核科技

当大模型向企业级应用深度落地，如何让 AI 真正吃透企业私有知识、精准响应复杂业务需求，成为所有企业数字化转型的核心考题。而 RAG 作为连接大模型与企业自有知识库的关键技术，自然成为了企业数字员工落地的核心基座。

RAG 是一种将企业自有知识检索与大模型生成能力结合的技术方式，在企业业务场景中能够提升回答的准确率与可靠性。它被认为是连接大模型与企业知识的关键技术，也是企业级数字员工能够“基于真实业务知识工作”的前提。

从理论上来说，RAG 能让 AI 摆脱通用训练数据的局限，基于企业真实业务知识生成回答，大幅提升准确率与可靠性。但在实际落地中，很多企业会发现：“上了 RAG，还是不够准。”

一、为什么传统 RAG 常常“不够准”？

在真实的企业业务中，数字员工面对的从来不是“标准问题 + 标准答案”一一对应的场景。相反，企业知识往往呈现出体量大、结构复杂、分散在不同文档中的状态：一个业务问题可能对应多份制度文件、历史方案、技术说明；同一业务概念在不同部门、不同阶段的表述也不尽相同。

目前很多的RAG优化往往把侧重点放在前期的解析、分段等过程中，忽略了后续检索、召回的重要性。企业会发现即使上了RAG，在面对需要复杂推理检索的问题时，大模型生成的回答依然会存在不稳定性。

以复杂知识问答场景为例

由于提问的模糊性、企业级问题的复杂性以及业务文档的分散性，复杂知识回答时存在不准确、不完整的情况。传统的RAG系统往往停留在简单的“提问-检索-回答”线性流程，难以满足业务人员在不同业务场景下对多种检索方式的要求：

单指标型检索：单一明确答案的事实性查询，如查询某个特定文件中的技术参数是多少。
对比推理型检索：需要对比多源信息综合分析的问题，如查询多个文件对比技术参数的区别是什么。
总结概述型检索：开放式探索查询或需要全局信息的问题，如查询生成某个特定解决方案的所有资料。

传统 RAG 对这三类场景，走的是同一套流程，导致：

简单问题慢
复杂问题不准
真正的业务问题反而最难用

以售前场景中的方案生成为例

售前数字员工需要根据客户需求生成方案大纲，再在知识库中检索公司介绍、历史解决方案、历史最佳案例、历史合作客户数据以及产品数据库找到满足方案大纲的所有切片，传统RAG无法胜任此种需要长链路链条推理、查找、生成的场景，面临以下问题：

为覆盖方案大纲中的各个要点，往往需要同时召回大量相关知识切片，单次检索易超出模型上下文限制。
真实售前场景中，数字员工需要根据阶段性检索结果动态规划后续查询路径，判断信息是否足以支撑业务决策，并在结果不符合预期时，灵活切换检索策略或扩展检索来源（如引入外部网络检索）。

语核围绕真实业务场景，引入「Agentic RAG 架构」对传统 RAG 在工程层面与数据层面进行系统性优化，构建了支撑数字员工执行复杂检索与推理任务的技术基座，有效解决了数字员工在实际业务中面对长链路、多阶段检索与推理时的能力瓶颈。

二、让 RAG 具备“思考过程”，而不只是执行流程

让 RAG 像业务专家一样“边想边查”

在深度检索模式下，语核并不是简单地“一问一答查资料”，而是让数字员工像一名有经验的业务专家一样工作：先判断问题本质，再规划检索路径，发现信息不够就主动补充，直到关键问题被真正讲清楚为止。

传统 RAG：

一次检索 → 拼答案
面对多规则冲突时无判断能力

语核的 RAG：

问题拆解 → 多轮检索 → 过程内校验
能在不完整信息下持续补全上下文

这背后，是一个由五个智能组件组成的动态闭环，让检索过程能不断自我修正。通过这种可持续反思与动态调整的检索机制，RAG 不再只是被动拼接信息，而是能够在复杂业务场景中逐步收敛结论，输出可用于决策的结果。

简单问题快答，复杂问题深挖

在实际业务中，并不是所有问题都值得深度推理。为此，语核引入了「双轨检索模式」，让数字员工在效率与准确性之间做出更聪明的选择。系统会先对用户问题进行语义意图分析，判断问题是“一句话就能查清楚”，还是“需要拆解、对比和综合判断”，再自动选择合适的检索路径。

对于保修期、参数、条款等单一且明确的事实性问题，系统直接走快速检索通道，通过一次工具调用完成定位和回答，响应快、成本低，适合高频业务查询。
在选型对比、方案制定、投标支持等复杂业务场景中，系统会自动切换到深度检索模式，启用「ReAct 推理机制」，将问题拆解为多个子任务，分步骤进行多轮检索和判断，边查边想、逐步收敛，最终给出可用于决策的结果。