16种新型RAG最新进展

主要观点总结

文章介绍了RAG（检索增强生成模型）的应用现状和发展趋势。虽然RAG在大模型时代取得了很大成功，但在实际应用中却面临很多问题，如场景适应性、数据安全性等。研究者们针对这些问题提出了多种解决方案，包括专业化趋势、多模态融合、安全性考虑等。文章还介绍了RAG在医疗、材料科学、时尚电商和金融等领域的应用情况，并指出了安全性和隐私问题是当前RAG技术的双刃剑。最后，文章总结了RAG在实际应用中的挑战和优化方向。

关键观点总结

关键观点1: RAG的应用现状和发展趋势

RAG在大模型时代取得很大成功，但实际应用中存在很多问题，如场景适应性、数据安全性等。研究者们针对这些问题提出了多种解决方案，包括专业化趋势、多模态融合等。

关键观点2: RAG在医疗领域的应用

RAG在医疗领域展现出了强大的应用潜力，研究者们针对不同领域的特点，提出了一系列创新性的解决方案，如LabRAG模仿医生看片过程进行诊断信息处理，PathRAG针对病理切片图像进行优化等。

关键观点3: 安全性和隐私问题是RAG技术的双刃剑

随着RAG技术在敏感领域的广泛应用，安全性问题日益凸显。研究者们指出，RAG系统可能存在的安全隐患和风险，并提出了相应的防护措施和解决方案。

关键观点4: RAG在其他领域的应用

RAG还在材料科学、时尚电商和金融等领域展现了强大的应用潜力。研究者们针对这些领域的特点，提出了相应的创新性解决方案。

关键观点5: 总结与未来展望

文章最后指出，RAG在实际应用中还存在很多挑战和痛点，需要不断探索和优化。同时，也提出了综合应用各种解决方案，根据自己的场景摸索出最佳的RAG应用方式。

文章预览

RAG，可以说是大模型时代最成功的落地模式之一，通过 检索-生成 的方式，极大的拓展了大模型的应用边界， 但是，RAG 在落地实践上却没有那么简单。相信做过 RAG 系统的小伙伴都碰到过如下的问题： 什么场景或问题下需要检索？1+2=？的计算题好像不需要，但为什么 1+2=3 好像就需要。 检索到的信息是否有用？是否正确？ 检索到的信息怎么用？直接与用户的问题拼接还是需要进行信息压缩后拼接？ 以什么逻辑进行召回？召回信息是否需要排序？ …… 这些问题没有“放之四海皆准”的答案，在不同的场景、数据下，解决方案各不相同。 从 23 年 RAG 火爆以来，各类 RAG 框架或解决方案没有上百也有几十个了， AnythingLLM、RAGFlow、Ollama 等，每一个都能搭建出一个完整基于 RAG 的知识库，但是通用 ≠ 好用。每一个场景、甚至每一个人的数据都是独特的 ………………………………