RAG 技术综述

RAG 的发展历程

从 2020 年 Lewis 等人首次提出 RAG，到 2024 年成为企业 LLM 应用的标配架构。

核心组件

索引阶段

文档加载 → 文本分割 → 向量化 → 存储

检索阶段

查询向量化 → 相似度搜索 → Top-K 文档召回

生成阶段

Prompt 组装 → LLM 生成 → 答案输出

高级 RAG 技术

• Self-RAG：模型自行判断是否需要检索
• Graph RAG：结合知识图谱增强检索
• Agentic RAG：Agent 主动规划检索策略

实践方面请参考 LangChain 实战：构建 RAG 应用 和 向量数据库入门：Pinecone vs Milvus。