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商城网站建设的注意事项,水资源监控能力建设门户网站,网站文章优化技巧,网站 乱码2023年至今#xff0c;检索增强生成#xff08;RAG#xff09;经历了从备受瞩目到逐渐融入智能体生态的转变。尽管有人宣称“RAG已死”#xff0c;但其在企业级应用中的重要性依然无可替代。RAG正从独立框架演变为智能体生态的关键子模块#xff0c;2025年将在多模态、代理…2023年至今检索增强生成RAG经历了从备受瞩目到逐渐融入智能体生态的转变。尽管有人宣称“RAG已死”但其在企业级应用中的重要性依然无可替代。RAG正从独立框架演变为智能体生态的关键子模块2025年将在多模态、代理融合、行业定制化等领域迎来新的突破。本文结合这几年的技术进展和未来趋势深度探讨RAG在2025年的五大重点发展方向欢迎关注阿东玩AI。本文目录一、RAG回顾成就与挑战过去几年RAG在技术创新和应用落地方面取得了显著进展但也暴露了其局限性。以下是主要成就与挑战的总结1. 技术成就多模态文档解析RAGFlow的DeepDoc模块率先实现非结构化文档的语义分块支持PDF、PPT等复杂格式解析开源社区如MinerU、Docling跟进推动了文档智能的普及。第二代基于生成式AI的OCR模型如Nougat、OCR 2.0显著提升泛化能力M2Doc通过BERT集成增强语义边界识别。混合搜索崛起BM25与向量搜索的结合成为标配RAGFlow通过Elasticsearch实现精准查询Infinity数据库支持三向召回向量稀疏向量全文搜索。OpenAI收购Rockset进一步验证了混合搜索的战略价值。GraphRAG的突破微软开源GraphRAG通过知识图谱解决语义鸿沟问题获得广泛关注。RAPTOR、SiReRAG等变体通过预聚类和实体关系优化召回率Fast GraphRAG、LazyGraphRAG降低计算成本。后期交互与VLM基于张量的重排序如ColBERT、ColPali提升排序效率视觉语言模型VLM如PaliGemma支持多模态文档分析Infinity数据库实现多向量索引。代理集成Agentic RAG如Self RAG、Adaptive RAG通过闭环反射功能增强复杂场景处理LangGraph和RAGFlow支持任务分解和记忆管理RARE引入蒙特卡洛树搜索优化推理。2. 核心挑战非结构化多模态文档效率现有LLMOps局限于纯文本复杂文档如图表、公式解析效果有限商业潜力未完全释放。召回率与命中率不足纯向量数据库存在语义损失模糊查询和多跳问题导致语义鸿沟。框架同质化LangChain、LlamaIndex、RAGFlow等开源框架功能重叠差异化竞争困难RAG逐渐成为Agent系统的子模块。成本与复杂性GraphRAG的令牌消耗高动态图更新和多模态节点支持需进一步优化。行业定制化需求垂直领域如医疗、金融对隐私、合规性和领域知识建模提出更高要求。搜索的根本挑战RAG核心在于搜索能力但模糊查询或需要多跳推理的问题会导致查询与答案之间的语义鸿沟传统搜索方法难以应对。二、2025年RAG的五大重点趋势过去几年的进展和挑战结合RAG向智能体生态演化的趋势以下是2025年RAG的五大重点发展方向包含技术细节、应用场景和实践建议。1. RAG与Agent系统的深度融合趋势背景RAG正从独立框架转变为Agent系统的核心子模块参与记忆管理、任务规划和多Agent协作。2025年Agentic RAG将成为复杂场景如医疗诊断、法律咨询的标配。技术细节动态记忆管理RAG支持Agent的长期记忆库结合向量数据库如Chroma、Milvus和Embedding模型如BGE-3实现个性化语义召回动态更新用户交互数据。任务分解优化通过查询拆解Query Decomposition和LLM重构RAG支持复杂任务分解为子查询结合HyDE生成假设上下文提升召回率。多Agent协同RAG实现跨Agent的知识共享利用分布式向量数据库支持实时同步设计知识共享协议确保一致性。以下举个例子比如我前几天提到的项目GraphRAGDeepResearch架构。应用场景智能客服电商平台通过Agentic RAG实现订单查询、退货政策解释和促销推荐Mem0支持用户历史偏好召回。医疗诊断诊断Agent与文献检索Agent共享RAG知识库协同生成诊断报告。挑战与解决方案挑战跨Agent知识的实时性和冲突管理。解决方案采用增量更新算法和冲突检测机制优化分布式数据库性能。挑战任务分解的复杂性。解决方案设计标准化任务拆解模板结合LLM生成动态Prompt。实践建议优先选择支持动态更新的向量数据库如Milvus。开发任务分解模板库降低复杂任务实现门槛。在多Agent系统中加入冲突检测API确保知识一致性。2. 多模态RAG的体系化建设趋势背景多模态大模型如ColQwen、LLaVA的快速发展推动了多模态RAG的普及。2025年多模态RAG将支持文本、图像、视频的统一检索覆盖电商、医疗、教育等领域。在介绍多模态之前先介绍一下目前成熟的多模态RAG方案 欢迎关注阿东玩AI 阿东玩AI 阿东玩AI多模态RAGMRAG是RAG技术的延伸旨在处理文本、图像、视频等多模态数据。其核心挑战包括多模态文档解析与索引如何提取和结构化多模态内容如文本、图像、视频并将其编码为向量存储。多模态检索如何高效检索与用户查询相关的多模态片段。多模态生成如何整合检索结果与大模型生成连贯响应。性能评估与优化如何衡量MRAG系统的效果并持续改进。《A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation》https://arxiv.org/pdf/2504.08748提出MRAG 1.0到3.0的演进详述核心组件与技术挑战。多模态RAG的三个版本。MRAG发展分为三个阶段MRAG 1.0伪MRAG与传统RAG类似包含文档解析、检索、生成三个模块。关键区别在于文档解析阶段将多模态数据转为描述性文本captions存储。缺点信息损失严重解析与检索计算开销大。MRAG 2.0保留多模态数据支持多模态检索和MLLM生成。减少信息损失支持多模态输入与原始数据处理。MRAG 3.0引入文档截图最大程度减少信息丢失。输入阶段增加多模态搜索规划模块统一视觉问答VQA与RAG任务优化查询。输出阶段通过多模态检索增强组合模块将纯文本转为多模态格式。MRAG系统包含以下核心组件文档解析与索引提取文本内容使用OCR或格式解析技术。检测文档布局分割为结构化元素如标题、段落、图像。为图像、视频生成描述性caption。将文本和caption编码为向量存储于向量数据库。多模态检索将用户查询编码为向量。使用嵌入模型检索相关文档片段和caption。合并重复信息生成外部知识集。多模态生成整合用户查询与检索结果构造提示。使用多模态大模型MLLM生成响应结合参数化知识与外部信息。《Retrieval Augmented Generation and Understanding in Vision》https://arxiv.org/pdf/2503.18016提供视频检索与理解的五种RAG模型方案及三种多模态RAG流程统一模态、共享向量空间、独立数据库。核心看两张图一个是五个不同的用于视频检索和理解流程的RAG模型一集对应的方案。三种不同的多模态RAG检索增强生成流程包括 (a) 将所有模态统一到单一的综合模态中(b) 将所有模态嵌入到一个共享的向量空间中© 为每种模态分别维护独立的数据库。《Ask in Any Modality》https://arxiv.org/pdf/2502.08826覆盖MRAG全流程展示查询预处理、检索策略、融合机制等技术进展。流程从查询预处理开始用户查询被优化后与多模态数据库一同编码到共享嵌入空间中。检索策略如模态中心检索、相似性搜索和重排序增强文档选择而融合机制通过分数融合或基于注意力的方法对齐并整合来自多种模态的数据。增强技术如带反馈机制的迭代检索进一步优化了为多模态大模型LLM检索到的文档。生成阶段融链式推理Chain-of-Thought reasoning和来源归因以获得更好的输出结果。损失函数结合了对齐损失和生成损失以优化检索和生成组件。此外应用噪声管理技术以提高训练的稳定性和鲁棒性。《Retrieving Multimodal Information for Augmented Generation》https://arxiv.org/pdf/2303.10868聚焦多模态信息检索的应用场景。回顾了通过检索多模态知识来辅助和增强生成模型的方法这些方法的格式涵盖了图像、代码、表格、图表以及音频等。此类方法为解决真实性、推理、可解释性和鲁棒性等重要问题提供了一种有前景的解决方案。技术细节统一向量表示采用CLIP-ViT、BLIP-2等模型将多模态数据映射到同一向量空间支持跨模态语义嵌入。混合检索优化结合BM25文本、KNN图像/视频和知识图谱增强跨模态召回ColPali通过张量实现高效重排序。生成一致性设计多模态Prompt模板确保生成结果引用源数据如图像元数据引入自校正机制优化答案质量。应用场景电商搜索用户上传商品图片结合CLIP-ViT实现图像文本检索推荐相似产品。医疗影像分析基于多模态RAG融合CT图像和病例文本生成诊断报告。教育问答学生上传课件图片RAG结合视频帧提取生成精准回答。挑战与解决方案挑战多模态向量计算和存储成本高。解决方案采用模型量化如MobileCLIP和分布式存储如HDFS优化索引效率。挑战跨模态语义对齐。解决方案引入对比学习增强模态间语义关联结合GNN优化多模态节点表示。实践建议从开源模型如CLIP、BLIP入手快速验证多模态效果。设计标准化多模态数据预处理流水线确保数据一致性。引入引文校验机制避免模态混淆。3. GraphRAG的精细化与动态化趋势背景GraphRAG通过知识图谱提升结构化召回能力但创新空间收窄。2025年GraphRAG将聚焦动态更新、因果推理和多模态节点优化增强实时性和可解释性。这里放一个经典的lightRAG的系统结构图后续会分享完整的GraphRAG综述及项目推荐。技术细节动态图更新支持知识图谱的实时增删改基于Neo4j或Infinity的增量更新算法适配新闻、社交媒体等动态数据。因果路径优化引入贝叶斯网络或因果发现算法提取与查询因果相关的子图提升召回精准性。多模态节点扩展节点类型支持图像、视频、段落等信息结合CLIP特征向量构建多模态知识图谱。可解释推理结合思维链CoT和GraphRAG生成透明的推理路径MedReason在医疗领域表现突出。应用场景实时问答Graphti通过动态图更新支持新闻问答增强Agent实时记忆。企业知识管理跨部门知识图谱支持精准检索和多跳推理。医疗诊断病例知识图谱结合因果推理推荐治疗方案。挑战与解决方案挑战动态图更新的计算开销。解决方案采用图分区技术和增量更新算法优化大规模图处理。挑战因果路径的精准性。解决方案结合GNN和因果建模验证小规模子图效果后扩展。实践建议选择支持动态更新的图数据库如Neo4j、ArangoDB。优先验证因果推理在小规模场景的效果。设计统一的多模态节点表示规范降低建模复杂性。4. 轻量化与低成本RAG方案趋势背景中小企业对RAG的需求聚焦低成本、易部署。2025年轻量化RAG将成为中小企业的首选边缘设备和低代码平台将广泛应用。这里放一个港大开源MiniRAG突破大模型限制轻量高效还免费技术细节模型压缩优化Embedding模型如DistilBGE和ReRank模型如MiniLM结合知识蒸馏和混合精度推理降低成本。本地化部署基于ONNX的轻量化RAG框架支持边缘设备如POS机运行优化数据预加载策略。低代码平台Coze、Dify等平台进一步降低操作门槛支持模块化插件扩展如自定义Embedding。应用场景中小企业知识库RAGFlow的拖拽式界面帮助企业快速搭建问答系统。边缘设备查询零售POS机通过轻量化RAG实现本地化商品查询。教育应用低代码RAG支持教师快速构建课程问答系统。挑战与解决方案挑战压缩模型性能下降。解决方案通过知识蒸馏和动态量化平衡性能与效率。挑战低代码平台定制化不足。解决方案支持插件化扩展允许用户自定义功能。实践建议选择轻量级向量数据库如Faiss、Annoy。优化边缘设备的数据预加载降低延迟。开发低代码平台的教程和模板降低学习曲线。5. 行业定制化RAG解决方案趋势背景RAG需深入垂直领域解决行业特有痛点。2025年医疗、金融、教育等领域的定制化RAG将成为增长点。精通 RAG打造顶尖企业级 RAG 系统的秘籍技术细节医疗基于BioBERT或PubMedBERT的Embedding模型结合GraphRAG和MedReason优化病例分析和文献检索。金融采用LayoutLMv3或TableFormer解析研报表格支持高精度TableQA结合知识图谱增强多跳推理。教育多模态RAG支持教材、视频的智能问答结合视频帧提取和文本检索实现精准召回。应用场景医疗医院通过GraphRAG构建病例知识图谱支持疾病诊断和治疗推荐。金融券商利用定制化RAG实现研报表格自动化解析与问答。教育在线教育平台支持学生上传课件图片生成智能回答。挑战与解决方案挑战行业数据的隐私和合规性。解决方案采用联邦学习或本地化部署确保数据安全。挑战领域知识建模复杂性。解决方案引入领域专家协作构建行业特定知识图谱和Embedding模型。实践建议医疗领域优先优化生物医学Embedding模型。金融领域开发专用表格解析模型。教育领域设计多模态数据标注规范降低准备成本。三、总结与展望2025年RAG将彻底告别“独立明星”地位成为智能体生态中的关键组件。其发展将围绕以下核心趋势展开智能化通过Agentic RAG和任务分解解锁复杂场景的推理能力。多模态化多模态RAG支持文本、图像、视频的统一检索覆盖更多行业。精细化GraphRAG通过动态更新和因果推理提升召回精准性。低成本化轻量化RAG和低代码平台降低中小企业部署门槛。行业化定制化RAG深入垂直领域解决特有痛点。实践建议聚焦业务痛点深入垂直场景设计定制化RAG方案如医疗病例检索、金融表格解析。布局多模态从开源模型如CLIP、BLIP入手快速验证多模态RAG效果。优化投入产出优先文本解析和轻量化部署避免过度投入复杂公式解析。持续创新结合Agent、GraphRAG探索差异化方案如可解释推理工具。生态协作贡献LangChain、RAGFlow模块与开源社区共建生态。四、结语“RAG已死RAG万岁”RAG完成了从技术热点到生态子模块的转型2025年将在Agent融合、多模态、行业定制化等领域迎来新机遇。通过体系化思考和实践RAG将继续推动智能应用的落地创造更智能、更个性化的未来。让我们携手探索迎接RAG的新篇章如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】