本文回顾了 2023 至 2024 年 RAG 技术的发展历程，从萌芽期到狂热顶点再到落地困境，分析了当前处于技术成熟度曲线的低谷期。展望 2025 年，RAG 将回归理性，强调明确业务需求与指标。文章详细解析了七种主流 RAG 技术架构，包括朴素 RAG、检索重排序、多模态 RAG、图 RAG、混合 RAG、代理 RAG 及多智能体 RAG，探讨了各自的技术特点、优势与适用场景，为开发者提供落地参考。
2024 年即将结束，回望这两年，大模型 RAG（检索增强生成）技术的发展可谓跌宕起伏。2023 年是 RAG 的萌芽期，行业在摸索中前进；2024 年上半年 RAG 到达狂热顶点，各种方案层出不穷；然而到了 2024 年下半年，实际落地情况并不理想，普遍面临'一周出 demo，半年不交付'的困境。
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根据 Gartner 的 Hype Cycle（技术成熟度曲线），当前 RAG 技术正逐渐进入狂热之后的低谷期。这意味着市场需要冷静下来，从追求概念转向追求实效。
展望 2025 年，RAG 技术将回归理性。企业和技术团队应关注以下几点：
这两年，大模型 RAG 技术侧也经历了快速迭代与演化：
以下详细解析七种主流的大模型 RAG 技术架构。
Naive RAG（朴素 RAG）是最基础的架构。它直接从文档中检索块（Chunks），然后使用查询（Query）通过向量数据库进行检索。系统结合检索到的上下文（Retrieved context）和原始查询，通过生成模型（如 LLM）直接生成响应。
特点：实现简单，成本低，但容易受检索质量影响，缺乏优化机制。
Retrieve-and-rerank（检索并重排序）属于高级 RAG 技术，可以在流程的各个阶段部署优化策略：
特点：显著提升了召回率和准确率，是工业界的主流选择。
当前的传统 RAG 系统仅基于文本，这使得无法利用在现实世界多模态文档中扮演关键角色的视觉信息，如布局、图像和图表。
MM-RAG（Multimodal RAG）框架通过直接将文档图像嵌入到视觉语言模型（VLM）中来检索和生成信息，从而绕过了传统的文本解析阶段。它能够理解图片内容及其与文本的关系，适用于包含大量图表、公式或复杂排版的文档处理场景。
特点：突破了纯文本限制，增强了非结构化数据的处理能力。
Graph RAG（图检索增强生成）引入了知识图谱的概念。其优势在于可以回答涉及整个外部知识库的问题并得出结论，能够捕捉实体间的关系，支持复杂的推理任务。
挑战：最大的问题在于落地难度大，构建高质量的知识图谱成本高，且维护复杂。
特点：适合需要全局理解和逻辑推理的场景，如金融风控、医疗诊断辅助。
Hybrid RAG（混合 RAG）结合了多种检索技术，可能包括文本检索、向量检索和图检索，旨在提高检索的准确性和效率。它不依赖单一的数据表示方式，而是根据查询类型动态选择或融合不同来源的信息。
特点：鲁棒性强，能够应对多样化的查询需求。
AI Agent 是可以解释信息、制定计划和做出决策的自主系统。当添加到 RAG 流程中时，Agent 可以重新制定用户查询，Agentic RAG 还可以处理需要多步骤推理的更复杂查询。
例如，Agent 可以先决定需要检索哪些数据，再调用工具验证信息，最后生成答案。这种模式赋予了 RAG 更强的主动性和规划能力。
特点：解决了复杂任务分解和执行的问题，适合自动化工作流。
单智能体系统也有其局限性，因为它仅限于一个 Agent 进行推理、检索和答案生成。因此，将多个智能体链入 Multi-Agent RAG 应用是有益的。
在这种架构下，不同的 Agent 可以扮演不同角色，如检索专家、分析专家、写作专家等。它们之间通过协作完成复杂的任务，类似于人类团队的分工合作。
特点：扩展性强，能够处理超大规模或高度专业化的任务。
RAG 技术正处于从概念验证向规模化落地转型的关键阶段。虽然面临落地困难和预期落差，但随着架构的多样化和工具的成熟，未来仍有广阔空间。开发者应聚焦于解决具体的业务痛点，选择合适的架构组合，稳步推进 RAG 应用的落地。
