【RAG】基于 GPT-5 的智能体 RAG 案例讲解（附完整源码）

目录一、案例简介二、案例目标核心功能技术要点预期效果三、技术栈与核心依赖编程语言与框架核心依赖库关键组件说明四、项目配置环境变量配置数据库配置模型配置五、项目结构关键文件说明六、核心代码实现1. 导入依赖和初始化2. 页面配置和 UI 布局3. 知识库初始化（使用缓存）4. 代理初始化5. URL 知识源管理6. 流式查询处理七、运行与测试安装步骤使用流程建议测试问题预期输出示例八、实现思路与扩展建议核心设计思想1. 智能体 RAG 架构2. 性能优化策略3. 用户体验设计为什么选择 LanceDB？扩展建议1. 知识源扩展2. 功能增强3. 性能优化4. 部署扩展5. 高级功能九、完整源码agentic_rag_gpt5.pyrequirements.txt一、案例简介本案例展示了一个基于Agno 框架构建的智能体 RAG（检索增强生成）应用，采用GPT-5模型和LanceDB向量数据库，实现高效的知识检索和智能问答功能。🎓 学习目标：理解智能体 RAG 的核心概念和实现原理掌握 Agno 框架的使用方法学习如何集成 LanceDB 向量数据库实现基于 Streamlit 的交互式 Web 应用