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RAG RAG 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），已经成为当前最火热的LLM应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。 但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足实际. 最后，我们总结了该领域的发展趋势与尚待解决的难题，并对未来的研究方向进行了展望，以期为RAG领域的持续创新提供有价值的参考。 3 RAG数据集分类体系 为了系统性地梳理和理解当前RAG领域的全景，我们提出了一套层次化的数据集分类体系。 3 RAG 基础和方法 RAG的基础和目标，包括用户意图理解、知识检索、知识整合、答案生成和RAG评估。 基础 RAG 方法包含几个关键步骤：用户意图理解、知识来源解析、知识嵌入、知识索引、知识检索、知识整合、答案生成和知识引用。
然而用户的实际需求和数据是多样的，导致通用RAG在实践中仍面临多重挑战，如检索信息缺失、复杂PDF解析困难、无法提取特定内容、格式处理不佳、统计类问答能力缺失等。 这些问题削弱了RAG在实际场景中的精度与可信度，亟需通过技术创新与优化进行解决。中国联通发挥其丰富业务场景和广泛. 论文中的主要内容 论文的主要内容包含六个主要内容，RAG简介、RAG核心组件、多模态RAG、现有的15种RAG框架、RAG的挑战和局限、RAG未来的方向 RAG无论是从搭建成本、扩展性还是适用场景都是当前大模型在企业内快速落地的最可行的、最优选择。 RAG（检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术，旨在提升大型语言模型处理知识密集型任务的能力。以下是关于RAG的详细介绍： RAG技术简介 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs.
RAG和Agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场景驱动：从“技术炫技”转向“解决实际问题”，例如用RAG降低企业客服成本.
最近看到复旦大学的一篇探索RAG最佳实践的 文章，很有意义。于是结合这篇论文和我常被人问到的问题，聊聊RAG最佳实践。 RAG之前先做query分类 不是每个query需要召回增强，有些可以直接用大模型回答，例如摘要、续写、翻译等。query分类的目的是过滤和分流，把需要RAG的query送入RAG，把不需要RAG的. 一、 概要 鉴于大模型在落地应用中常因“幻觉现象”而面临准确度挑战，即生成内容虽流畅却可能偏离事实或用户意图，当前业界普遍采取的一项核心策略是引入RAG（检索增强生成）流程。RAG流程旨在利用检索机制为生成过程提供坚实的事实基础与上下文参考，有效缓解大模型的幻觉问题，进而. Graph RAG是一种基于知识图谱的 检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。 Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
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