引领未来的智能：16种新型RAG技术的突破与创新

原标题：16种新型RAG最新进展
文章来源：人工智能学家
内容字数：13465字

RAG技术的应用与挑战

在大模型时代，检索-生成（RAG）模式被认为是最成功的落地模式之一，极大地拓展了大模型的应用边界。然而，RAG的实际落地并不简单，面临诸多挑战和问题。

1. 需要检索的场景

并非所有问题都需要检索，如简单的计算题可以直接回答，但某些问题则需要通过检索来获取更准确的信息。如何判断何时需要检索成为一个关键问题。

2. 检索信息的有效性

检索到的信息是否有用、是否准确以及如何使用这些信息，都是需要解决的难题。直接拼接信息与进行信息压缩的选择也会影响最终的结果。

3. RAG框架的多样性

自2023年以来，各类RAG框架纷纷涌现，如AnythingLLM、RAGFlow和Ollama等，尽管它们能够构建完整的知识库，但并不意味着它们在所有场景下都好用。每种场景和数据的独特性使得RAG的效果面临挑战。

4. 学术界的探索与创新

在RAG的研究中，许多新趋势逐渐显现：专业化、模态融合、安全性考虑、效率优化和可解释性提升。研究者们提出了如AutoRAG和CORAG等创新解决方案，旨在提升RAG系统的智能性和准确性。

5. 复杂数据处理

随着应用场景的多样化，处理不同类型的数据（如网页、PDF、视频等）成为一种挑战。HtmlRAG和VideoRAG等新方法致力于在处理复杂数据时提升效率和准确性。

6. 安全性问题

RAG技术在医疗、金融等领域的应用引发了安全隐患，研究表明，RAG系统可能会泄露敏感信息。对此，研究者们建议建立严格的访问控制和隐私保护机制。

总结

尽管RAG技术的范式简单易懂，但在实际应用中仍需面对众多问题和挑战。不同的场景需要综合考虑，通过灵活的组合与优化，才能真正发挥RAG的效果。

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