最新RAG综述：15种经典RAG框架综述（下）

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来源 ：深度图学习与大模型LLM 本文 约3500字 ，建议阅读 9分钟 本文深入探讨了 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的发展历程，从基础概念到最新技术。 LLM所有 细分方向 群+ ACL25/ICML25/NAACL25 投稿群-> LLM所有细分领域群、投稿群从这里进入！ 4. 现有RAG框架一览 基于智能体的RAG 一种新的智能体检索增强型生成（RAG）框架采用了分层的多智能体结构，子智能体使用小型预训练语言模型（SLMs）针对特定的时间序列任务进行微调。主智能体将任务分配给这些子智能体，从共享知识库中检索相关提示。这种模块化多智能体方法实现了较高的性能，展现了在时间序列分析中相较于特定任务方法的灵活性和效率。 RULE RULE是一个多模态RAG框架，旨在提升医学视觉-语言模型（Med-LVLM）的事实准确性，通过引入校准选择策略控制事实风险，并开发偏好优化策略平衡模型内 ………………………………