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一、7 种 RAG 模式 Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程
Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性
Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本
Graph RAG 利用图数据库增强知识连接，可以更好地理解文档间的关系
Hybrid RAG 结合了多种技术的优势，包含图结构和传统检索方法
Agentic RAG Router 使用 AI Agent 来路由和处理查询，可以选择最适合的处理路径
Agentic RAG Multi-Agent 使用多个专门的 AI Agent 协同工作，可以调用不同的工具（如向量搜索、网页搜索、Slack、Gmail 等）
二、认识 RAG RAG 的核心思想是将信息检索与生成模型相结合。在传统的 LLM 应用中,模型仅依赖训练时学到的知识来回答问题,这导致了知识更新困难、回答可能过时或不准确等问题。而 RAG 系统通过在生成回答前主动检索相关信息,将实时、准确的知识作为上下文提供给模型,从而显著提升了回答的质量和可靠性。
RAG 技术最显著的优势在于其知识的时效性和可追溯性。通过持续更新知识库,系统可以始终掌握最新信息,而无需重新训练模型。同时,每个回答都能追溯到具体的信息来源,这极大地提升了系统的可信度和实用性。此外,RAG 还大幅降低了传统 LLM 容易产生"幻觉"的问题,因为所有的回答都建立在检索到的真实信息基础之上。
三、RAG怎么解决AI幻觉问题？ AI幻觉是指AI生成的内容与事实不符或缺乏依据。RAG通过以下方式减少幻觉：
检索知识库：当用户问问题时，RAG会先去知识库中查找与问题最相关的资料（比如文档、数据等）。这些资料是经过验证的，所以AI生成的内容会更有依据。 减少模型更新和推理成本：AI模型不需要频繁更新来学习新知识，因为知识库可以随时更新，AI只需要检索最新的知识即可。
四、如何构建RAG知识库？ 构建RAG知识库的过程大概如下：
准备知识库数据：把相关的文档、资料整理好，这些可以是公司内部的文件、行业知识等。 文本分块：把长文档分割成小块，每块包含一部分信息。比如一篇长文章可以分成多个段落。 向量化：用一个叫 “embedding model” 的工具，把文本块转换成向量，存储到向量数据库中。后面使用如（余弦相似法，求问题和对应知识库内容距离，得到相似度） 设置检索规则：告诉RAG如何根据用户问题检索最相关的向量
五、RAG 的应用场景 RAG 技术的出现，使得许多传统的 NLP 任务得到了全新的解决方案。以下是几个 RAG 技术的典型应用场景：
1、智能问答：在客服、教育、医疗、企业内部知识库等领域，RAG 技术可以用于构建更为智能的问答系统。这类系统不仅可以回答常规问题，还能根据用户的特定问题实时检索相关信息，提供更加精准的答案。
2、内容生成：RAG 技术还可以用于内容创作领域，如新闻生成、技术文档编写等。通过结合检索到的最新信息，RAG 生成的内容不仅保持了连贯性，还能反映出当前的最新趋势和知识，甚至跟自己历史创作内容相结合，生成的内容可以更具有个人风格。
3、辅助决策：对于需要处理大量文档和信息的行业，如法律、金融等，RAG 技术可以帮助用户快速找到相关案例、法规或市场数据，辅助决策和研究工作。
六、RAG 的技术优势 RAG 作为一种创新的技术方法，具有以下几大优势：
1、知识覆盖面广，更专业 ：通过引入检索机制，RAG 可以访问私有领域知识库，这使得它在处理涉及专业领域问题时，依然能够生成准确的答案。
2、生成内容的准确性和上下文相关性增强：相比于传统的生成模型，RAG 生成的内容更加可靠，因为它可以借助检索到的相关信息，确保生成的文本与问题或上下文高度相关。
3、灵活性和扩展性强：RAG 模型可以灵活地应用于不同的领域和任务中，只需更换或扩展其检索库，便能适应新的应用场景。在企业内部，文档针对不同的智能部门有权限之分，RAG 的灵活性就可以很轻松满足这类需求。
七、技术挑战与突破方向 虽然RAG展现强大潜力，但工程实践中仍存在关键瓶颈：
1.检索质量瓶颈 A、长尾查询的语义匹配准确率不足 B、混合检索策略（关键词+向量）成为新趋势
2.上下文长度限制 A、当前模型输入长度普遍在4k-32k tokens B、基于滑动窗口的层次化检索方案正在突破
3.多模态扩展 A、跨模态检索（如图文混合问答）成为研究热点 B、CLIP等视觉语言模型赋能多模态RAG
4.推理效率优化 A、基于蒸馏技术的轻量化检索器开发 B、实时增量索引更新技术突破
八、RAG技术原理与流程 初级 RAG 在检索质量、响应生成质量以及增强过程中存在多个挑战，高级 RAG 范式随后被提出，高级RAG在数据索引、检索前和检索后都进行了额外处理。通过更精细的数据清洗、设计文档结构和添加元数据等方法提升文本的一致性、准确性和检索效率。
随着 RAG 技术的进一步发展和演变，新的技术突破了传统的 初级 RAG 检索 — 生成框架，基于此我们提出模块化 RAG 的概念。在结构上它更加自由的和灵活，引入了更多的具体功能模块，例如查询搜索引擎、融合多个回答。技术上将检索与微调、强化学习等技术融合。流程上也对 RAG 模块之间进行设计和编排，出现了多种的 RAG 模式。
原始 RAG 的流程包括传统的索引、检索和生成步骤。核心是信息检索和大型语言模型调用两个关键过程。信息检索通过连接外部知识库，获取与问题相关的信息；而大语言模型调用则用于将这些信息整合到自然语言生成的过程中，以生成最终的回答
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