一篇Agentic RAG全栈技术最新综述

2025年RAG技术并不会消亡，而是以新的范式 Agentic RAG 得到更广泛、深入应用，2025新鲜出炉的Agentic RAG全栈技术综述：

• 全面回顾了RAG的发展历程，从最初的Naïve RAG到Advanced RAG，再到Modular RAG和Graph RAG，每种范式都有优劣。Agentic RAG作为最新范式，通过引入自主Agent实现了动态决策和工作流程优化。

• 详细探讨了Agentic RAG的基础原则、架构分类、关键应用，实施策略等全栈技术

RAG的发展历程 

Naïve RAG

Naïve RAG是检索增强生成的基础实现，它侧重于基于关键词的检索和静态数据集。

这些系统依赖于简单的关键词检索技术，如TF-IDF和BM25，从静态数据集中获取文档。检索到的文档用于增强语言模型的生成能力。Naïve RAG的特点包括简单易实现，适用于涉及基于事实的查询且上下文复杂性较低的任务。然而，它存在以下局限性：

• 缺乏上下文感知：由于依赖词汇匹配而非语义理解，检索到的文档常常无法捕捉查询的语义细微差别。

• 输出碎片化：缺乏先进的预处理或上下文整合，常常导致不连贯或过于泛化的回答。

• 可扩展性问题：关键词检索技术在处理大型数据集时常常失败，无法识别最相关信息。

尽管存在这些局限性，Naïve RAG系统为将检索与生成相结合提供了关键的概念验证，为更复杂的范式奠定了基础。

Advanced RAG

Advanced RAG系统在Naïve RAG的基础上进行了改进，引入了语义理解和增强的检索技术。这些系统利用密集检索模型（如Dense Passage Retrieval, DPR）和神经排序算法来提高检索精度。

Advanced RAG的关键特点包括：

• 密集向量搜索：查询和文档在高维向量空间中表示，实现了用户查询和检索文档之间的更好语义对齐。

• 上下文重排：神经模型重新排序检索到的文档，优先考虑最上下文相关的信。

• 迭代检索：Advanced RAG引入了多跳检索机制，能够对复杂查询进行跨多个文档的推理。

这些进步使Advanced RAG适用于需要高精度和细腻理解的应用，如研究综合和个性化推荐。然而，计算开销大和可扩展性有限等挑战依然存在，特别是在处理大型数据集或多步查询时。

Modular RAG

Modular RAG是RAG范式的最新演变，强调灵活性和定制化。这些系统将检索和生成流程分解为独立、可重用的组件，实现了针对特定领域的优化和任务适应性。Modular RAG展示了混合检索策略、可组合的流程和外部工具集成。