2024 年 RAG 的崛起与演变年度回顾
2025-01-19 14:38 130
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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
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