RAG,全称检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),作为当前 AI 应用中常见的辅助方法,有效提升了 LLM 输出的准确性和可靠性。但总有人戏言,RAG 不过是“把文档丢进 Dify”这么简单,真的吗?
关于 RAG 的技术流程,网上已经有非常多高质量的文章介绍,因此笔者想从 RAG 的技术发展角度来写这篇文章,从最基本的 RAG 到当前热门的 Graph RAG、Agentic RAG,介绍 RAG 的不同类型和区别,希望大家能够从文中受益。
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关于 RAG 的技术流程,网上已经有非常多高质量的文章介绍,因此笔者想从 RAG 的技术发展角度来写这篇文章,从最基本的 RAG 到当前热门的 Graph RAG、Agentic RAG,介绍 RAG 的不同类型和区别,希望大家能够从文中受益。
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