文章摘要：本文简要介绍了RAG（检索增强生成）技术的发展历程，从Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG到Agentic RAG。文章指出RAG通过将实时数据检索与AI技术结合，提高了AI的响应能力和上下文感知能力，解决了AI答非所问的问题。文章还提到文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用。最后，文章展望了RAG技术的未来发展方向和潜在应用场景。
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，AI答非所问的问题日益凸显。为了解决这个问题，RAG（检索增强生成）技术应运而生。本文将从历史发展的角度，详细介绍RAG技术的五个发展阶段，带领读者了解RAG技术的发展历程。
二、Naive RAG
Naive RAG是RAG技术的初级阶段，主要依赖于简单的基于关键字的检索技术从静态数据集中获取文档。这些文档用于增强语言模型的生成功能。虽然这种方法的实现简单易行，但它缺乏上下文感知能力，且对于复杂查询的响应能力有限。
三、Advanced RAG
Advanced RAG阶段引入了密集向量搜索和上下文重新排序等技术，实现了更好的语义对齐和用户查询与检索文档之间的相关性。这使得答案更加精准，适用于研究综合和个性化推荐等应用。然而，计算开销和可扩展性受限等挑战仍然存在。
四、Modular RAG
Modular RAG将RAG系统拆分为可替换的模块，如检索器、生成器和工具接口，按需定制。这种灵活组装的方式打破了“一刀切”的解决方案，成为企业落地RAG的主流选择。通过混合检索策略、工具集成和可组合管道等技术创新，Modular RAG适应了各种特定用例的需求。
五、Graph RAG
Graph RAG是RAG技术的一个重要里程碑。它通过集成基于图的数据结构，扩展了传统的检索增强生成系统。Graph RAG利用图形数据中的关系和层次结构，实现了更丰富、更准确的生成输出，特别是对于需要关系理解的任务。然而，Graph RAG的局限性在于其依赖高质量的图谱数据，搭建成本高。
六、Agentic RAG
Agentic RAG作为RAG技术的“终极形态”，旨在实现AI自主决策。它通过集成先进的AI技术，实现了更加智能的文档处理、检索和生成。Agentic RAG能够自主识别、理解和处理复杂的用户查询，提供精准且实时的响应。此外，Agentic RAG还支持与其他智能系统的无缝集成，为企业的智能化决策提供支持。
七、结论
RAG技术通过集成实时数据检索与AI技术，提高了AI的响应能力和上下文感知能力，解决了AI答非所问的问题。本文从历史发展的角度详细介绍了RAG技术的五个发展阶段，展望了RAG技术的未来发展方向和潜在应用场景。随着技术的不断进步，RAG技术将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利。
八、相关开源项目和文档处理的重要性
在RAG技术的发展过程中，文档处理一直是一个核心模块。高质量的文档处理能够提高后续检索和生成的效果。本文介绍了一些开源项目在文档处理方面的应用，如Microsoft的Markdown和Agentic Chunking等。此外，图Rag在文档处理方面的优势在于能够提取丰富的关系和层次结构，轻松处理需要多步推理的复杂任务。
九、未来展望
随着RAG技术的不断发展，未来RAG系统将更加智能化、自主化。Agentic RAG作为RAG技术的“终极形态”，将实现AI自主决策，为企业的智能化决策提供支持。此外，随着模型技术和硬件设备的不断进步，RAG技术将在更多领域得到应用，如自然语言处理、智能客服、智能推荐等。
总之，RAG技术通过集成实时数据检索与AI技术，提高了AI的响应能力和上下文感知能力。本文从历史发展的角度详细介绍了RAG技术的发展历程和未来展望，希望读者对RAG技术有更深入的了解。
