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。
标签 #RAG
共 2 篇文章
基于 Qwen3-14B 与 ROCm 的全本地结构感知型 RAG 实战
在本地环境下，基于 Qwen3-14B 与 ROCm 构建的结构感知型 RAG 系统，通过 Markdown 重构 PDF 保留表格结构，结合父子文档索引实现精准召回与上下文完整，引入多路查询与实体硬过滤机制有效防噪，辅以 FlashRank 重排与审计师式生成策略，显著提升表格统计、实体区分与去重准确性。全链路日志与性能优化保障可复现性与响应效率，验证了高质量数据处理与检索控制对 RAG 效果的关键作用。