一种具备自我反馈校准能力的Agentic RAG多级思维链生成方法

本发明公开了一种具备自我反馈校准能力的 Agentic RAG 多级思维链生成方法，属于人工智能与检索增强生成技术领域。本发明通过主控 Agent 智能体实现全流程自主调度，首先完成用户问题的深度解析与初始多级思维链规划；首创推理不确定性熵值 IUE 量化体系，构建多维度综合熵值计算模型与对应触发动作规则；对每一级思维链执行熵值驱动的单级推理 ‑ 检索 ‑ 微闭环校准，全链路执行完成后，基于熵值分布完成全局宏闭环一致性校验与重构；最终生成可解释的答案，并完成长效记忆与自进化优化。本发明从根源解决了传统 RAG 方案检索与推理割裂、易幻觉、错误逐级放大、校准盲目、精度与效率无法平衡的核心痛点，大幅提升了复杂多跳推理场景的事实准确性、逻辑完备性与稳定性。