别再傻傻分不清！RAG、Agentic RAG、Memory的本质区别是什么？万字长文+8大技能，一次讲透！

一个是RAG及大模型开发几个优化技术点再回顾，从两个图出发，来回顾下大模型发展这3 年来的一些应用技术能力优化点。

另一个，看知识图谱进展，来看学术领域多模态知识图谱构建案例，重点看看图谱设计思路。

多总结，多归纳，**多从底层实现分析逻辑，**会有收获。

一、RAG及大模型开发几个优化技术点再回顾

来看两个点，来自https://www.dailydoseofds.com/中的一些总结，两个图。

1、RAG, Agentic RAG, and AI Memory

RAG（2020–2023）：一次性检索信息，生成回答没有决策能力，仅获取并作答。但问题是经常检索到不相关的上下文

AgenticRAG（智能体增强型RAG）：智能体决定是否需要检索，智能体选择查询哪个信息源，智能体验证检索结果是否有用。但问题是仍然是只读的，无法从交互中学习

AI记忆（AgentMemory）：能读取也能写入外部知识，从过往对话中学习，记住用户偏好和历史上下文，实现真正的个性化。

如果几个进行对比，则可以归结为：

RAG只读、单次操作；AgenticRAG通过工具调用实现只读；AgentMemory：通过工具调用实现读写，智能体现在能够“记住”各种信息，例如用户偏好、过往对话和重要日期，并将这些信息存储起来，供未来交互时检索使用。

但这种记忆并不顺利，记忆机制也带来了RAG从未面临过的新挑战：记忆污染（memorycorruption）、如何决定遗忘什么内容，以及如何管理多种类型的记忆（程序性记忆、情景记忆和语义记忆）。

2、8 key LLM development skills for AI engineers

类看第二个图，关于大模型使用的8个技能。

具体看：：

1）提示工程（PromptEngineering）

最基本的能力是设计结构化的提示词，以减少歧义，并引导模型生成更确定性的输出。

包括快速迭代多种提示变体，运用“思维链”（chain-of-thought）、少量示例（few-shotexamples）等模式来稳定模型响应。

2）上下文工程（ContextEngineering）

动态地将相关外部数据（如数据库、记忆、工具输出、文档等）注入到提示中。

具体的，能力包括：

设计上下文窗口，在信息完整性与token使用效率之间取得平衡。处理检索噪声和上下文坍缩（contextcollapse）问题——这在长上下文场景中尤为关键。

3）微调（Fine-tuning）

在许多场景中，可能需要根据特定用例调整LLM的行为。

具体的，能力包括：

使用LoRA/QLoRA等方法，利用领域特定数据对基础模型进行适配，同时控制计算成本。管理数据整理流水线（如去重、指令格式化、质量过滤等）。在模型超越零样本/少样本能力时，监控过拟合与泛化之间的平衡。

4）RAG系统（Retrieval-AugmentedGeneration）

构建通过嵌入（embeddings）和向量数据库为LLM注入外部知识的系统，从而减少幻觉。

具体的，能力包括：

设计高召回率与高准确率的检索流水线（包括索引、文本分块、查询重写等）。使用结构化的提示模板，将检索到的上下文与用户查询有效融合。

5）智能体（Agents）

不再局限于静态问答，而是能编排多步骤推理流程，并结合工具使用实现更复杂的任务。

具体的，能力包括：

处理环境交互、状态管理以及在自主工作流中的错误恢复机制。设计备用策略，以应对推理路径失败或外部API返回不完整结果的情况。

6）LLM部署（LLMDeployment）

当完成LLM应用开发后，需要将其打包为可用于生产环境的API，并构建可扩展的部署流水线。

具体的，能力包括：

管理延迟、并发处理和故障隔离（例如自动扩缩容+容器编排）。围绕访问控制设置安全护栏，监控每次请求的成本，并防止滥用。

7）LLM优化（LLMOptimization）

为了降低成本，需要了解如何应用量化（quantization）、剪枝（pruning）和蒸馏（distillation）等技术，以减小模型内存占用和推理开销。

进而能够评估速度、精度与硬件利用率（如GPU/CPU卸载）之间的权衡。持续对模型进行性能剖析（profiling），确保优化不会损害核心功能。因此，模型压缩技术在此至关重要。

8）LLM可观测性（LLMObservability）

无论LLM应用多么简单或复杂，都必须掌握如何实施追踪（tracing）、日志记录和仪表盘，以监控提示、响应和失败案例。

具体的，能力包括：

在真实流量中跟踪token使用量、延迟突增和提示漂移（promptdrift）等问题。将可观测性数据反馈到迭代周期中，实现持续改进。

二、学术多模态知识图谱构建案例

看知识图谱进展，看一个故事。

背景是学术任务（如研究趋势预测、论文纠错）需多源数据支撑，但是现有数据集以单源为主（如仅ArXiv论文或仅OpenReview评审），多模态信息（图表）的关联未充分挖掘；不同任务需重复数据预处理与定义，开发效率低，LLM需文本输入，GNN需图结构输入，接口不统一，所以搞个统一数据接口。

在目标设计上，基于图结构的学术数据统一接口，整合了来自ArXiv（含66918篇论文及多模态信息）和OpenReview（含57278份投稿及评审数据）的多源数据，支持多模态（文本、图表、表格）处理，通过多表格式构建异构图并保留动态时间演化信息。

具体工作在《ResearchArcade: Graph Interface for Academic Tasks》，https://arxiv.org/pdf/2511.22036，https://github.com/ulab-uiuc/research-arcade，看几个核心点。

1、看图谱的设计

主要是设计上能够带来一些建议，如：

多源【ArXiv+OpenReview】；

多模态【覆盖文本（论文正文、评审）、视觉（图表）、结构化数据（表格），并通过图结构建立模态间关联】；

高关联异构【以多表格式（节点表+边表）构建异构图。节点：论文、段落、图表、作者、评审等；边：论文-段落、段落-图表、论文-评审等关系；支持微观（单篇论文修订）、宏观（领域研究趋势）两层关联建模）】；

动态演化【记录时间戳（如论文上传/修订时间），支持微观追踪单篇论文的修订历程（如评审驱动的段落修改）；宏观通过持续爬取（如每周更新ArXiv数据）分析研究趋势。】

2、看数据的处理

定好目标后，看数据怎么进行整合，如：

ArXiv：66918篇论文（11领域），含段落/图表/作者关联；

OpenReview：57278份投稿（ICLR等会议），含评审/修订数据；

另外就是进行数据增强，例如，做两步。

step1-【LLM辅助数据增强】， 使用Llama-3.1-70B-Instruct完成，进行修订分类【将OpenReview的修订按9类标准（如轻量重写、内容添加）标注】；内容总结【生成ArXiv论文的研究问题摘要与方法描述】

step2-【统一任务定义框架】采用两步法，兼容预测与生成任务。

step1：识别目标实体（节点/边），提取其属性作为任务标签（如“录用预测”的目标实体为OpenReview论文节点，标签为“Accept/Reject”）；

step2：检索目标实体的多跳邻域，构建任务专属子图（如“段落生成”需检索相邻段落、关联图表）。

3、收益确认

主要还是要讲清楚搞成这种图结构化有啥用。

所以会涉及到实验的任务设计，例如包括：

引文预测-段落级citation推荐（多分类）、段落生成-补全论文缺失段落（生成）、修订检索-从评审定位需修改段落（Top-k排序）、修订生成-基于评审生成段落修订（生成）、录用预测-预测论文是否录用（二分类）、反驳生成-基于评审与论文生成作者反驳（生成）

结果上，图结构的持续增益：在修订检索、录用预测任务中，图模型（GNN/GWM）显著优于非图模型（EMB/MLP），且多跳邻域（3-hop）比1-hop更能捕捉高阶关联（如录用决策依赖的venue趋势）。

多模态上，消融实验显示，同时融入图和表格时，反驳生成、引文预测，有增强作用。

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