graph rag

流浪00119 天前
llm·rag·advanced rag·naive rag·graph rag·modular rag
大模型技术全景(二十四)：RAG 发展的四种基础范式与未来趋势📚 本文收录于「流浪」的系列专栏🏠 博客主页：流浪 ｜ 📝 原创首发于 CSDN前面几篇走完了 RAG 的完整链路：文档加载、分块、嵌入、入库，到用户提问、向量化、检索、增强、生成。这条链路是一种「标准做法」，但它并不是唯一做法——RAG 从 2020 年提出到现在，已经分化出一整套范式，每一代都在补上一代暴露出来的短板。本篇按它的发展脉络拆四种基础范式：朴素 RAG、高级 RAG、模块化 RAG、基于图的 RAG，每种都讲清楚它解决什么问题、代价是什么、适合什么场景，最后给出未来可能的发展趋势。
letisgo52 个月前
java·面试·检索增强·rag·graph rag
JAVA 高级进阶18篇《生产级RAG：切分、检索、评估与Graph RAG全链路实战》「Java高级技能提升系列」第18篇（全20篇）· 面向2026年中高级Java岗面试 · 专栏持续更新，欢迎关注
thesky1234563 个月前
大模型·rag·agentic rag·graph rag·进阶rag·self-rag·corrective rag
27届大模型面试准备（三十二）：RAG 进阶——从朴素 RAG 到 Agentic RAG 与多模态检索增强A12 讲过朴素 RAG 的"标准三件套"：切块、向量召回、拼进 prompt。B19 讲了怎么"评测 RAG"有没有用。这一篇站在两者之上谈进阶：朴素 RAG 在真实复杂问题前会露怯——问题要跨文档、要边查边想、要判检索到的东西靠不靠谱。于是 Self-RAG、Corrective RAG、Agentic RAG、Graph RAG、Fusion RAG 依次出现。本文还会把我们自己的 4MRAG / MCTS-MRAG 研究放进去，说明"面向复杂推理的多模态检索增强"是怎么把这条线推到工程前沿的。按"
SLD_Allen5 个月前
架构·rag·agentic rag·classic rag·graph rag
RAG三大主流架构：Classic RAG、Graph RAG、Agentic RAG的区别绝大多数团队第一次将大模型接入业务系统时，都会萌生同一个想法：能不能让AI直接解答公司内部文档相关的问题？
我是有底线的