RAG 正在重塑未来：最新 11 种新型 RAG 类型一次看懂！

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随着大语言模型（LLM）的持续演进，RAG（检索增强生成）技术也在飞速发展。从早期的简单文档检索，到如今与 Agent、多模态、图结构等深度结合，RAG 正逐渐变得更智能、更具推理能力。 今天，我们整理了  11 种最新的 RAG 类型 ，从协同式、因果式、到图结构增强，为你打开通往下一代智能问答系统的大门。 🚀任务规划 + RAG：InstructRAG InstructRAG 构建了一个基于  图结构的多智能体系统 ，包括： 📌 RL Agent：探索更广泛的任务空间 📌 Meta-Learning Agent：增强泛化能力 让 RAG 更加适合复杂任务规划。 📄 论文： https://huggingface.co/papers/2504.13032 🤝协同智能：CoRAG 在  多个客户端 之间进行协作检索与生成，共享知识库，实现  联邦学习场景下的问答增强 。 📄 论文： https://huggingface.co/papers/2504.01883 🔁推理控制：ReaRAG 通过 Thought → Action → Observation 循环 ………………………………