本文介绍了检索增强生成（RAG）模型的发展历程，从早期的Naive RAG、Advanced RAG到Modular RAG、Graph RAG以及最后的Agentic RAG。文章详细阐述了每种RAG模型的特点和局限，并通过实例解释了它们在实际应用中的效果。文章还讨论了文档处理在RAG系统中的重要性，以及未来的发展趋势和挑战。文章旨在让读者深入了解RAG模型的前沿进展和实际应用价值。从这段文章的语境出发，这段摘要可做为对该文的简短而完整的概括。具体到此摘要在全文中的重要程度和应用范围可见于文章的开篇介绍和结尾总结部分。整体来说，摘要通过精炼的语言准确捕捉了文章的主旨信息，帮助读者快速了解文章的核心内容。摘要内容的重点在于描述检索增强生成模型的发展历程和其应用场景与限制，满足了题目的关键词要求。
摘要的关键词可以包括：RAG模型、发展历程、AI技术、检索增强生成、知识库应用等。
