企业级RAG应用的5大技术发展趋势，你准备好了吗？

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点击上方 蓝字关注我们 【温馨提示：本文末有粉丝福利】 基于大模型的RAG（Retrival-Augmented Generation，检索增强生成）已经成为生成式AI落地最重要的应用形式之一。随着相关理论与实践的不断展开与完善，RAG应用在企业领域也逐渐从原型阶段走向了生产，并呈现出了一些显著的技术发展趋势。 1 可编排的模块化RAG工作流 越来越多的人意识到，经典的基于向量检索的RAG在应对简单的事实查询、数据量较小、语义不够复杂的场景下表现良好，但是在生产型的企业应用中，由于原始知识的形态多样性与庞大的数据量、查询任务的复杂性、单一索引技术的局限性、LLM自身的理解与推理局限等，很容易带来诸如召回精度不够、响应质量较低、答案不确定性较大等问题。 因此涌现出了较多复杂的RAG工作流，它们基于可重用的各种RAG模块与算子，包括但不限于 ………………………………