主要观点：Confluent 的演讲者 Adi Polak 探讨了采用生成式 AI 的关键挑战即数据检索的精度问题，强调精度在将 AI 从原型 MVP 推向生产过程中的重要性，指出当前 RAG 系统的局限性并介绍 agenticRAG 作为解决方案，还阐述了在生成式 AI 中测量精度的复杂性、数据中心优化方法（RAG 及域特定微调）、agentic RAG 通过任务分解增强精度的方式以及实施精确 AI 的可操作建议。
关键信息：

• Adi Polak 在 QCOn London 2025 演讲中提及 AI 精度挑战及相关案例。
• 传统机器学习精度有度量，生成式 AI 精度测量仍复杂。
• 介绍 RAG 及其局限性和多种检索技术。
• 核心是 agentic RAG 通过分解任务增强精度及相关架构模式。
• 给出提升 AI 精度的可操作建议。
  重要细节：
• 以 Air Canada 聊天机器人事件说明精度影响及法律后果。
• 详细阐述 RAG 过程及面临的如信息过时等挑战。
• 举例说明 agentic RAG 中各类型智能代理的作用。
• 强调 LLM 作为“法官”反馈机制的价值。