RAG全景图：从RAG启蒙到高级RAG之36技，再到终章Agentic RAG！

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检索增强生成 （ RAG ：Retrieval-Augmented Generation）技术可追溯到 2020年Facebook发表的一篇论文：“Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”。它结合了信息检索和生成模型技术，通过引入外部知识库信息， 解决知识密集型NLP任务的效果： 问答、文本摘要等。 大模型RAG之启蒙 大型语言模型（LLMs）虽然展现出了令人印象深刻的能力，但它们在处理特定领域或知识密集型任务时面临诸如 产生幻觉 （hallucination）、 知识过时 以及 推理过程不透明 和 不可追溯 等挑战。 RAG技术 通过整合外部数据库中的知识，作为解决这些问题的有前途的方案。它增强了生成的准确性和可信度，特别是对于知识密集型任务，并允许持续的知识更新和整合特定领域的信息。 大模型RAG核心浓缩成两个核心阶段： 检索阶段： 模型首先从外部知识库中检索与输入文本相关 ………………………………