主要观点总结
文章介绍了RAG技术的发展，及其在AI生成过程中的作用。通过引入外部知识检索，RAG技术已经从基础文档查询发展到多模态、Multi-Agent协同的智能架构。文章还介绍了7种不同的RAG模式以及核心组件的作用。
关键观点总结
关键观点1: RAG技术通过引入外部知识检索，在AI生成过程中起到了重要作用。
RAG技术让AI回答更准确、更全面，从基础文档查询发展到多模态、Multi-Agent协同的智能架构。
关键观点2: 文章介绍了7种不同的RAG模式。
这包括Naive RAG、Retrieve-and-rerank、Multimodal RAG、Graph RAG、Hybrid RAG、Agentic RAG Router和Agentic RAG Multi-Agent等，每种模式都有其特定的功能和优势。
关键观点3: 文章提到了RAG技术的核心组件及其作用。
包括嵌入模型、生成模型、重排序模型、向量数据库、提示模板和AI Agent等。这些组件共同协作，使得RAG技术能够更好地理解和生成内容。
文章预览
「RAG 技术通过在 AI 生成过程中引入外部知识检索，从基础的文档查询发展到多模态、Multi-Agent 体协同的智能架构，让 AI 回答更准确、更全面」 「7 种 RAG 模式」 1. Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程 2. Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性 3. Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本 4. Graph RAG 利用图数据库增强知识连接，可以更好地理解文档间的关系 5. Hybrid RAG 结合了多种技术的优势，包含图结构和传统检索方法 6. Agentic RAG Router 使用 AI Agent 来路由和处理查询，可以选择最适合的处理路径 7. Agentic RAG Multi-Agent 使用多个专门的 AI Agent 协同工作，可以调用不同的工具（如向量搜索、网页搜索、Slack、Gmail 等） 「核心组件」 - 嵌入模型：将文本转换为向量表示 -
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