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2024 年 RAG 的崛起与演变年度回顾

2025-01-19 14:38  90

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# 2024 年 RAG 的崛起与演变年度回顾 ## 1. RAG 概述 ### 检索增强生成 (RAG)：结合检索和生成的技术，用于从大规模数据中提取信息并生成答案。 ### 发展背景：随着大型语言模型 (LLM) 的兴起，RAG 成为企业环境中不可或缺的技术。 ## 2. RAG 的主要进展 ### RAGFlow v0.15.0 发布 #### 代理增强：新增 API、分步运行调试、导入/导出功能。 #### 可用性提升：自 v0.13.0 以来，代理功能重组，提高用户体验。 ### Infinity 数据库 #### 高性能功能：支持密集和稀疏向量搜索、全文搜索。 #### 多模态 RAG：基于张量的重新排序功能，集成 Cross Encoders。 ### Text2SQL 功能 #### 无需微调：利用现有 LLM，降低部署和维护成本。 #### 无缝集成：与其他 RAG/Agent 组件无缝集成。 ### GraphRAG 支持 #### 下一代 RAG：微软开源的 GraphRAG，支持知识图谱。 #### 端到端系统：以搜索为中心，包含四个阶段。 ### 从 RAG 1.0 到 RAG 2.0 #### 搜索技术挑战：LLM 的兴起使得强大的检索系统成为必需。 #### 企业应用：RAG 在企业环境中广泛应用，提升用户体验。 ### Agentic RAG #### 任务编排机制：动态 Agent 编排，处理复杂问答任务。 #### 多跳推理：重写查询，处理模糊用户意图。 ### RAPTOR 实现长上下文 RAG #### 易用性和稳定性：解决开源以来的问题，提升 RAG 功能。 ## 3. RAG 的未来展望 ### 技术深化：解决 RAG 功能的深层次问题，提升实际生产场景中的应用能力。 ### 多模态支持：进一步集成多模态数据，提升 RAG 的多样性和准确性。 ### 用户体验优化：持续改进代理和工作流，提升用户操作便捷性。 ## 4. 关键标签 ### 检索增强生成 (RAG) ### 大型语言模型 (LLM) ### 多模态 RAG ### Agentic RAG ### GraphRAG ### Text2SQL ### RAPTOR ### Infinity 数据库 ### 任务编排机制 ### 多跳推理
RAG LLM 多模态
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