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RAG技术介绍以及进阶方向

RAG 技术发展已从基础的朴素阶段演进至高级、模块化乃至图谱与代理驱动的前沿形态。当前主流系统多处于高级 RAG 阶段，通过结构化解析、混合检索与重排序等手段显著提升召回率与回答精度，有效缓解上下文断裂与幻觉问题。进一步向模块化与 Graph RAG 演进，可实现更灵活的任务路由与多跳推理能力，但面临工程复杂度与构建成本的挑战。未来方向聚焦于 Agentic RAG，赋予模型自主决策与迭代检索能力，虽代价高昂且存在失控风险，却是应对复杂任务的关键路径。