RAG发展一篇入门：Dify文档实战指南
RAG技术能有效缓解大语言模型的知识截止和幻觉问题，其发展经历了NaiveRAG、AdvancedRAG、ModularRAG、GraphRAG和AgenticRAG五个阶段。每种类型在检索与生成方式上逐步优化，分别应对不同复杂度场景，未来将向更智能化和数据多元化方向演进。
深入解读RAG技术：从基础到高级应用的全面剖析
RAG（检索增强生成）是当前 AI 应用场景中不可或缺的核心辅助技术，它能有效提升大语言模型（LLM）输出的精准度与可靠性。但很多人误以为 RAG 仅仅是“把文档丢进 Dify”，事实远非如此简单。本教程将从技术演进的视角出发，带你从最基础的 RAG 概念起步，逐步深入理解 Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG 以及当前备受关注的 Agentic RAG，详细分析每种类型的核心区别与适用场景，帮助你真正掌握 RAG 技术的内在精髓。
目录
- 1. RAG 是什么
- 2. RAG 的发展
- 2.1 Naive RAG
- 2.2 Advanced RAG
- 2.3 Modular RAG
- 2.4 Graph RAG
- 2.5 Agentic RAG
- 3. 总结与未来趋势
01 RAG 是什么
在介绍 RAG 之前，我们首先需要了解大语言模型（LLM）面临的两大核心痛点：知识截止与幻觉现象。只有深刻理解这两个问题，才能明白 RAG 为何如此重要。
1.1 知识截止
LLM 的训练过程是离线进行的，其使用的数据均为提前准备好的公开或开源信息。这意味着模型一旦训练完成，模型知识就被限定在训练数据所覆盖的范围之内。对于新出现的信息（例如今天的新闻）或未纳入训练的知识（如企业内部机密数据），模型本身不具备这些知识，只能依靠推理能力进行猜测。
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