近日谷歌研究院宣布为旗下Gemini企业智能体平台正式集成Agentic RAG技术，同时上线专为多跳查询设计的充足上下文智能体模块。该升级可大幅提升企业级AI智能体处理跨数据源复杂问题的准确率，降低长上下文遗漏风险，目前相关功能已向Gemini企业版付费用户开放灰度测试。
随着企业级生成式AI的落地深入，现有检索增强生成（RAG）技术的短板逐渐暴露：面对需要跨多个私有数据源、多步推理的业务查询，普通RAG往往会因为检索维度不全、上下文缺失出现推理错误，这也是当前大模型在核心业务场景渗透率不足30%的核心原因之一。
多跳查询是企业用户最高频的复杂需求之一，这类查询往往没有直接匹配的现成结论，需要AI智能体拆分推理步骤，分别调取不同数据源的信息交叉验证，才能得出最终答案。比如“计算2023-2025年华东区域新能源产品线的营销费用ROI，并对比同期行业平均水平”这类问题，就需要依次调取营销费用数据、对应产品线营收数据、行业基准数据三个不同维度的信息，才能完成计算。
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