【速通RAG实战：进阶】22、RAG 技术前沿探索：GraphRAG 等 13 种技术详解与应用场景

一、RAG技术的演进脉络与前沿分类

（一）从基础RAG到前沿创新的技术跃迁

传统RAG（检索增强生成）通过“检索-生成”两阶段解决LLM的知识时效性和准确性问题，但在复杂推理、多模态融合、成本控制等场景面临瓶颈。前沿RAG技术围绕检索精度、推理深度、生成质量、系统效率四大维度展开创新，形成四大技术集群：

技术集群	核心目标	代表技术	典型场景
检索增强型	提升多源数据召回率	混合检索、递归检索、查询重写	多文档问答、跨模态搜索
图增强型	突破复杂关系推理瓶颈	GraphRAG、动态子图检索	金融风控、医疗知识图谱
生成优化型	降低幻觉率并提升结构化响应	反思式生成、结构化提示	政策解读、法律文书生成
系统优化型</