RAG已經不是什么新鮮的概念了自2023年發(fā)展至今也有兩年時間了從最早的傳統(tǒng)RAG進化到如今各類更智能的RAG今天給大家簡單介紹下現在用的最多的這四種RAG。傳統(tǒng)RAG傳統(tǒng)RAG是最早期出現的RAG架構方式也是我們通常所指傳統(tǒng)意義上RAG基本概念。它的出現了通過外掛知識庫的方式降低了大模型幻覺解決了大模型即使不通過微調也可以使大模型具備專業(yè)的領域知識。其核心的流程包含三個階段索引構建、查詢與生成。索引階段將原始文檔轉換成向量存儲至向量數據庫。這個階段一般包含文檔清洗去重、降噪、脫敏等→切塊chunk→向量化embedding→入庫FAISS/Milvus/pgvector等向量數據庫這四大步驟處理。查詢階段根據用戶輸入去向量數據庫檢索出相關信息。生成階段將檢索出的信息與原始的用戶輸入交給大模型引導模型輸出更準確的答案。后來為了提升檢索的準確性可以在查詢階段加入ReRank機制對檢索出的信息進行重新排序。傳統(tǒng)RAG的特點1、傳統(tǒng)RAG能夠處理的文檔格式比較簡單通常限于文本和圖片兩種。2、知識庫多為靜態(tài)知識庫如果知識更新需要重新構建索引embedding處理。3、通常只是進行一輪的知識庫檢索并且將檢索的結果與原始提示詞進行簡單拼接后直接提交給大模型進行生成結果。一句話總結檢索→拼接→生成最適用于簡單的企業(yè)內部各類知識問答場景。多模態(tài)RAG多模態(tài)RAG是傳統(tǒng)RAG的進階版本此時的RAG技術不再局限于文本數據而是能夠處理和理解更豐富的數據類型例如還可支持表格、圖像、視頻、音頻等多種模態(tài)數據的檢索和生成。技術實現上我們可以借助于OCR技術與一些多模態(tài)Embedding模型例如阿里的Qwen3-Embedding系列模型實現。一句話總結將文本 圖片/表格/音頻/視頻/圖紙等都納入檢索與理解。Agentic RAG傳統(tǒng)的RAG信息檢索只是一個必須而又被動的檢索步驟是大模型回答前必須的一個前置檢索步驟用于給大模型回答提供炮彈。而Agentic RAG相當于在傳統(tǒng)RAG的基礎上引入了智能體Agent的概念使檢索過程更加智能化和自主化。根據用戶的需求Agentic RAG可以決定是否需要檢索、何時進行檢索、如何利用檢索結果并且可以進行多輪檢索對檢索結果自己進行迭代和優(yōu)化。所以要實現Agentic RAG這里就需要我們創(chuàng)建一個智能體了而檢索過程將被封裝成可以自主調用、評估、迭代和優(yōu)化的工具難度更高。Agentic RAG特點1、自主決策可自主決定檢索時機和策略提高了檢索的靈活性和準確性。2、多輪檢索支持多輪檢索和迭代優(yōu)化能夠根據初步檢索結果調整后續(xù)檢索策略檢索結果更靠譜。3、復雜融合檢索結果與上下文信息的融合更加復雜和智能能夠更好地支持多輪對話和復雜任務。一句話總結Agentic RAG會計劃、會反思、會用工具通過多輪自我驅動把需求拆解、檢索、迭代、融合、評估、優(yōu)化。GraphRAGGraphRAG顧名思義加入了圖譜的概念它是知識圖譜與RAG的結合通過引入圖結構建模實體之間結構化關系提供更豐富的上下文信息和推理路徑來增強檢索和生成的推理能力。整體復雜度高前期實體建模成本高相比于上面提到的3種RAG方式GraphRAG普及度低一些。技術實現層面可以考慮用Neo4j LlamaIndex組合或微軟的GraphRAG等方式實現。GraphRAG特點1、利用知識圖譜顯式地建模實體之間的關系增強檢索的推理能力。2、支持基于圖結構的復雜推理路徑提高生成的準確性和可靠性。3、提供了更直觀的可解釋性有助于理解模型的決策過程。一句話總結把知識抽成圖譜讓檢索與推理更準確。根據不同的業(yè)務需求如何選擇合適的RAG方式至關重要復雜場景下可能需要多種RAG方式組合使用。而在未來的發(fā)展方向將多模態(tài)RAG、Agentic RAG與GraphRAG相融合作為一個大的RAG組件將會是必然趨勢。而RAG本質上屬于上下文的一部分所以我們還需重點關注上下文工程相關技術領域。最后嘮兩句為什么AI大模型成為越來越多程序員轉行就業(yè)、升職加薪的首選很簡單這些崗位缺人且高薪智聯招聘的最新數據給出了最直觀的印證2025年2月AI領域求職人數同比增幅突破200% 遠超其他行業(yè)平均水平整個人工智能行業(yè)的求職增速達到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產業(yè)的快速擴張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報告明確預測到2030年中國AI專業(yè)人才需求將達600萬人人才缺口可能高達400萬人這一缺口不僅存在于核心技術領域更蔓延至產業(yè)應用的各個環(huán)節(jié)。那0基礎普通人如何學習大模型 深耕科技一線十二載親歷技術浪潮變遷。我見證那些率先擁抱AI的同行如何建立起效率與薪資的代際優(yōu)勢。如今我將積累的大模型面試真題、獨家資料、技術報告與實戰(zhàn)路線系統(tǒng)整理分享于此為你掃清學習困惑共赴AI時代新程。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包【允許白嫖】?從入門到精通的全套視頻教程?AI大模型學習路線圖0基礎到項目實戰(zhàn)僅需90天?大模型書籍與技術文檔PDF?各大廠大模型面試題目詳解?640套AI大模型報告合集?大模型入門實戰(zhàn)訓練這份完整版的大模型 AI 學習和面試資料已經上傳CSDN朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】①從入門到精通的全套視頻教程包含提示詞工程、RAG、Agent等技術點② AI大模型學習路線圖0基礎到項目實戰(zhàn)僅需90天全過程AI大模型學習路線③學習電子書籍和技術文檔市面上的大模型書籍確實太多了這些是我精選出來的④各大廠大模型面試題目詳解⑤640套AI大模型報告合集⑥大模型入門實戰(zhàn)訓練如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學習人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應屆畢業(yè)生?無工作經驗但想要系統(tǒng)學習AI大模型技術期待通過實戰(zhàn)項目掌握核心技術。零基礎轉型?非技術背景但關注AI應用場景計劃通過低代碼工具實現“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學習Transformer架構與LangChain框架向AI全棧工程師轉型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費領取【保證100%免費】