AI Agent 答非所问？Redis 拆解上下文检索瓶颈

Redis 官方博客指出，AI Agent 推理、规划、调用工具的能力已足够，但答案错误往往源于检索瓶颈——Agent 拉取了错误或无关的上下文。

文章将上下文检索拆解为三个环节：检索时机（何时触发）、检索内容（向量相似度 vs 结构化查询）、检索结果处理（重排序与过滤）。Redis 作为向量数据库与缓存层，可在毫秒级完成混合检索，减少 Agent 的幻觉。

对工程团队而言，Agent 质量的关键已从模型能力转向检索基础设施的设计，Redis 借此强调自身在 RAG 栈中的位置。