TFlowAI通过融合RAG问答系统与Agent框架，提供了一个创新的解决方案，旨在提高B端业务场景下的AI客服和导购应用的响应质量和准确性。本文将深入探讨这一组合的优势及其在实际应用中的表现，为读者揭示如何利用提高前辈技术优化客户服务体验。

TFlowAI通过融合RAG问答系统与Agent框架，提供了一个创新的解决方案，旨在提高B端业务场景下的AI客服和导购应用的响应质量和准确性。本文将深入探讨这一组合的优势及其在实际应用中的表现，为读者揭示如何利用提高前辈技术优化客户服务体验。

实践产品介绍，TFlowAi是面向B端业务场景Agent平台，能按流程处理任务（SOP），围绕目标来进行离散推理。能快速搭建Ai客服、AI导购等应用。产品允许LLM与环境进行交互，根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。且整个sop的过程是由文本来控制。

基础信息如下：当前Rag问答通常会存在较大的幻觉，模型容易基于自身知识进行胡编乱造。通常企业期望只基于知识库内容进行解答，不乱发散。而我们发现Agent有很好的观察、思考的机制。能有效的控制模型的发散问题所以我们团队将两者进行融合来进行知识库的问答，发现能很好的控制模型发散和幻觉，只用知识库检索的片段来回答。

RAG+Agent的优势：符合客户诉求：对于toB的客服场景问答而言，提供准确可靠的信息是非常重要的。而Agent+Rag的组合能够很好的让模型，围绕知识库中与用户提问相关的片段来回答。解决掉模型幻觉严重，过于发散，回答牛头不对马嘴的问题。

Rag流程实践产品介绍，TFlowAi是面向B端业务场景Agent平台，能按流程处理任务（SOP），围绕目标来进行离散推理。能快速搭建Ai客服、AI导购等应用。产品允许LLM与环境进行交互，根据环境数据的反馈不断的调整行动计划/策略。且整个sop的过程是由文本来控制。

基础信息如下：当前Rag问答通常会存在较大的幻觉，模型容易基于自身知识进行胡编乱造。通常企业期望只基于知识库内容进行解答，不乱发散。而我们发现Agent有很好的观察、思考的机制。能有效的控制模型的发散问题所以我们团队将两者进行融合来进行知识库的问答，发现能很好的控制模型发散和幻觉，只用知识库检索的片段来回答。

RAG+Agent的优势：符合客户诉求：对于toB的客服场景问答而言，提供准确可靠的信息是非常重要的。而Agent+Rag的组合能够很好的让模型，围绕知识库中与用户提问相关的片段来回答。解决掉模型幻觉严重，过于发散，回答牛头不对马嘴的问题。

Rag流程

常见rag问答流程：问题：当check是用于补充模型的知识，当片段与问题不相关或不足以解释问题时。模型容易基于自己的理解进行解答，从而胡编乱造。

Agent（Re-act）流程：常见rag问答流程：问题：当check是用于补充模型的知识，当片段与问题不相关或不足以解释问题时。模型容易基于自己的理解进行解答，从而胡编乱造。

Agent（Re-act）流程：

re-actagent处理逻辑流程：优势：在Re-act模式下。Agent在解答问题时，会观察用户的提问、工具的返回，思考与用户提问的相关性，通过提示词约束后，可以始终围绕着目标、要求来展开。

那当用户提问时，借助Agent调用知识库获取片段问题的片段，再让Agent来回答用户的问题OK，现在我们将两个流程融合在一起。

融合后的流程下：re-actagent处理逻辑流程：优势：在Re-act模式下。Agent在解答问题时，会观察用户的提问、工具的返回，思考与用户提问的相关性，通过提示词约束后，可以始终围绕着目标、要求来展开。

那当用户提问时，借助Agent调用知识库获取片段问题的片段，再让Agent来回答用户的问题OK，现在我们将两个流程融合在一起。

融合后的流程下：

Agent+Rag处理流程示例：用户提问Agent：第一轮处理理解用户提问Agent观察：用户提问Agent思考：理解问题与提示词（目标、任务流程等）关系Agent行动：反写用户提问。调用知识库工具Rag：处理（处理部分）Agent：第二轮处理，处理知识库片段内容Agent观察：知识库返回的知识片段Agent思考：理解知识库片段与用户问题、提示词（目标、任务流程等）的关联性与问题Agent行动：回复四、看下实际处理的结果进行两个提问：以某充电桩基于产品手册用户问答为例如Agent+Rag处理流程示例：用户提问进行两个提问：以某充电桩基于产品手册用户问答为例如Agent+Rag处理流程示例：用户提问进行两个提问：以某充电桩基于产品手册用户问答为例如Agent+Rag处理流程示例：用户提问进行两个提问：以某充电桩基于产品手册用户问答为例如

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