文章摘要：本文简要介绍了RAG（检索增强生成）技术的发展历程，从Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG到Agentic RAG，分析了各个阶段的特点和创新点。文章还提到了文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用。最后，文章探讨了RAG技术的实用化和自主决策方向的发展趋势。
一、为什么需要RAG？
随着人工智能的发展，大型语言模型（LLM）已经能够实现类似人类的文本生成和自然语言理解。但是，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。检索增强生成（RAG）技术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。尽管前景广阔，但传统的RAG系统存在静态工作流程的限制，缺乏多步骤推理和复杂任务管理所需的适应性。
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等应用的联网搜索功能其实就是RAG的一种应用。
三、RAG的“原始时代”：Naive RAG
Naive RAG是基础但简单的系统，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。尽管存在局限性，如缺乏上下文感知、碎片化输出和可扩展性问题，但Naive RAG为集成检索与生成提供了关键的概念验证，为更复杂的范式奠定了基础。
四、RAG的“进阶版”：Advanced RAG
Advanced RAG引入了技术突破，如密集向量搜索、上下文重新排序和迭代检索，使答案更精准，适用于需要精细理解和推理的应用。然而，计算开销和可扩展性受限等挑战仍然存在。
五、RAG的“乐高化”：Modular RAG
Modular RAG把RAG拆成可替换的模块（检索器、生成器、工具接口），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。
六、RAG的“关系大师”：Graph RAG
Graph RAG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。通过整合基于图形的检索，Graph RAG可实现更丰富、更准确的生成输出。
七、RAG的“终极形态”？Agentic RAG
Agentic RAG是RAG技术的最新发展，致力于实现AI自主决策。它通过智能文档处理和高级推理能力，能够处理复杂任务，实现AI的自主决策。Agentic RAG的出现标志着RAG技术向实用化和自主决策方向的迈进。
总结：
本文详细回顾了RAG技术的发展历程，从Naive RAG到Agentic RAG，分析了各个阶段的特点和创新点。文档处理在RAG系统中的重要性和相关开源项目的应用也得到了探讨。展望未来，RAG技术将向实用化和自主决策方向发展，为人工智能的进步做出贡献。
