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《【RAG技术】- 什么？你不了解RAG？一文带你弄懂》
摘要 RAG（检索增强生成）技术将大语言模型与外部知识库结合，通过检索相关信息辅助生成更准确的回答。其核心流程包括文档分块、向量化、检索和生成，其中文档分块策略直接影响效果。中文场景下需选择合适的Embedding模型，并采用混合检索（语义+关键词）和重排序提升精度。评估时需关注检索和生成质量，使用RAGAS框架进行全面分析。进阶方案包括Agentic RAG（具备自我优化能力）和Multimodal RAG（支持多模态输入），分别适用于持续迭代任务和跨模态理解场景。RAG技术通过动态知识更新，有效解决了传
——来自博客 https://blog.csdn.net/zxc18344522713/article/details/158129494
你认为未来RAG最大的突破会在哪个方向？(单选)
5 人已经参与 已结束
A. Agentic RAG（自我进化）
1人
B. Multimodal RAG（跨模态理解）
1人
C. Hybrid RAG（智能路由）
2人
D. GraphRAG（知识图谱推理）
1人
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