文章摘要：本文简要介绍了RAG（检索增强生成）的发展历程，从最初的Naive RAG到Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG，再到终极形态的Agentic RAG。文章详细描述了各种RAG系统的特点、局限性和应用场景，并探讨了文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用。最后，文章提出了AI自主决策在RAG发展中的重要性，并指出知识库的质量和适应性对RAG系统效果的影响。
关键词：RAG、科技前沿、AI答非所问、知识库、发展历程
一、引言
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在文本生成和自然语言理解方面取得了显著成果。然而，模型对静态训练数据的依赖限制了其响应动态实时查询的能力，导致输出过时或不准确。为解决这一问题，检索增强生成（RAG）成为一种解决方案，它通过集成实时数据检索来增强LLM，以提供与上下文相关的最新响应。
二、RAG的基础组件
RAG的主要核心组件包括从用户的输入到检索、对检索到的信息的加工处理，再到大模型的生成，最后把生成结果返回给用户。像deepseek等app应用的联网搜索功能其实就是RAG的一种应用。
三、RAG的发展历程
1. Naive RAG：基础但差点意思
Naive RAG系统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。然后，检索到的文档用于增强语言模型的生成功能。虽然存在上下文复杂性最小、易于实施等优点，但其缺乏上下文感知、碎片化输出以及可扩展性问题限制了其应用场景。
2. Advanced RAG：突破性的技术革新
Advanced RAG引入了密集向量搜索、上下文重新排序和迭代检索等技术突破，使答案更精准，适用于科研分析、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。
3. Modular RAG：灵活组装与定制化
Modular RAG把RAG拆成可替换的模块，按需定制，打破了“一刀切”的局面，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适应了特定用例的需求。
4. Graph RAG：关系大师的出现
Graph RAG是一种基于图的检索增强生成方法，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。利用图形数据中的关系和层次结构来增强多跳推理和上下文丰富，Graph RAG可实现更丰富、更准确的生成输出。然而，其有限的可扩展性和数据依赖性等局限性仍需解决。
5. Agentic RAG：RAG的终极形态
Agentic RAG是RAG发展的最新形态，涉及AI自主决策。通过引入AI技术，Agentic RAG能够自主处理复杂的任务和决策过程，实现了RAG系统的智能化和自主性。然而，知识库的质量和适应性对Agentic RAG的效果具有重要影响。
四、文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用
在RAG系统中，文档处理是一个核心模块，其好坏会很大程度影响后续的检索结果和回答生成效果。为应对模型输入token的限制和避免拆分不当，常规的rag系统会对文档进行分片处理。以GraphRag为代表的图rag通过从文档中提取丰富的关系和层次结构，能够轻松处理需要多步推理的复杂任务。
五、结论
随着RAG技术的不断发展，其应用场景和效果不断提升。从Naive RAG到Agentic RAG，RAG系统不断突破技术瓶颈，实现了更高的精准度和自主性。然而，知识库的质量和适应性仍是影响RAG系统效果的重要因素。未来，随着技术的不断进步，RAG系统将更加智能化、自主化，为人工智能的发展带来更多可能性。
