RAG实战 第七章：RAG 的前沿与未来展望

本章将对 RAG 技术进行总结，并展望其未来的发展方向。我们将探讨 RAG 如何与其他 AI 技术融合，以及在更复杂的应用场景中如何演进。同时，本章还将重点讨论 RAG 应用中不可忽视的伦理、隐私和安全挑战，并提出相应的风险管理策略，确保 RAG 技术的健康和负责任发展。

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7.1 RAG 技术演进与前沿趋势

RAG 作为结合了检索与生成优势的技术，正在快速演进，并与其他 AI 前沿技术深度融合，以应对更复杂、动态的应用场景。

多模态 RAG：融合文本、图像、音频、视频等多模态信息的检索与生成

传统的 RAG 主要处理文本数据，但真实世界的知识是多模态的。多模态 RAG 旨在将不同模态的信息纳入检索和生成流程。

• 概念： 用户可以输入图片、语音或视频片段作为查询，系统能从包含文本、图像、音频、视频等多种形式的知识库中检索相关信息，并由多模态 LLM 生成跨模态的答案。
• 实现方式：
  • 多模态 Embedding： 使用能够将不同模态数据（如图片、文字）编码到同一或兼容向量空间的模型。例如，CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 模型可以将图片和文