1. Navie/Standard RAG

维度	说明
关键特征	1. 基础检索与生成集成 2. RAG-Sequence 和 RAG-Token 变体
优势	1. 提高准确性 2. 减少幻觉
应用场景	1. 通用问答系统 2. 初始RAG实现
工具/库示例	1. Hugging Face Transformers 2. Facebook 的 RAG 实现 3. LangChain

2. Agentic RAG

维度	说明
关键特征	1. 自主智能体 2. 工具使用 3. 动态检索
优势	1. 处理复杂任务 2. 主动式人工智能
应用场景	1. 个人助手 2. 需要动态交互的客服机器人
工具/库示例	1. LangChain Agents 2. OpenAI GPT-4 with Plugins 3. Microsoft Semantic Kernel

3. Graph RAG

维度	说明
关键特征	1. 知识图谱 2. 关系推理
优势	1. 信息丰富 2. 上下文处理
应用场景	1. 医疗、法律、工程领域的专家系统 2. 语义搜索引擎
工具/库示例	1. Neo4j 图数据库 2. Apache Jena 3. Stardog

4. Modular RAG

维度	说明
关键特征	1. 检索、推理、生成等独立模块
优势	1. 灵活性 2. 可扩展性
应用场景	1. 大型项目需要协作开发 2. 需要频繁更新的系统
工具/库示例	1. 微服务架构 2. Docker & Kubernetes 3. Apache Kafka

5. Memory-Augmented RAG

维度	说明
关键特征	1. 外部记忆存储 2. 外部记忆检索
优势	1. 连续性 2. 个性化
应用场景	1. 维持长期对话上下文的聊天机器人 2. 个性化推荐
工具/库示例	1. Redis for Session Storage 2. Amazon Dynamo DB 3. Pinecone 向量数据库

6. Multi-Modal RAG

维度	说明
关键特征	1. 跨模态检索（文本、图像、音频）
优势	1. 响应更加丰富 2. 可访问性
应用场景	1. 图像捕捉 2. 视频总结 3. 多模态助手
工具/库示例	1. OpenAI 的 CLIP 2. TensorFlow 多模态模型 3. PyTorch 多模态库

7. Federated RAG

维度	说明
关键特征	1. 去中心化数据源 2. 隐私保护
优势	1. 数据安全 2. 合规性
应用场景	1. 处理敏感数据的医疗系统 2. 跨组织的协作平台
工具/库示例	1. TensorFlow Federated 2. PySyft by OpenMined 3. 联邦学习库

8. Streaming RAG

维度	说明
关键特征	1. 实时数据检索与生成
优势	1. 信息及时 2. 低延迟
应用场景	1. 实时报告 2. 金融行情提示 3. 社交媒体监控
工具/库示例	1. Apache Kafka Streams 2. Amazon Kinesis 3. Star Streaming

9. ODQA RAG

Open-Domain Question Answering (ODQA)：开放域问答

维度	说明
关键特征	1. 广泛的知识库 2. 动态检索
优势	1. 适应性广 2. 响应动态
应用场景	1. 搜索引擎 2. 处理多样查询的虚拟助手
工具/库示例	1. Elasticsearch 2. Haystack by Deepset 3. Hugging Face Transformers

10. Contextual Retrieval RAG

维度	说明
关键特征	1. 利用对话历史进行上下文感知检索
优势	1. 个性化 2. 连贯性
应用场景	1. 对话式 AI 2. 维持会话上下文的客户支持聊天机器人
工具/库示例	1. Dialogflow by Google 2. Rasa Open Source 3. Microsoft Bot Framework

11. Knowledge-Graph-Enhanced RAG

维度	说明
关键特征	1. 集成结构化知识库 2. 知识图谱
优势	1. 事实准确性 2. 领域专业性
应用场景	1. 教育工具 2. 专业领域应用（法律、医疗）
工具/库示例	1. 知识图谱嵌入库 2. OWL API 3. Apache Jena

12. Domain-Specific RAG

维度	说明
关键特征	1. 针对特定行业或领域定制
优势	1. 相关性 2. 合规性 3. 可信度
应用场景	1. 法律研究助手 2. 医疗诊断支持 3. 金融分析工具
工具/库示例	1. LexPredict 合同分析 2. Watson NLP 3. 金融健康工具

13. Hybrid RAG

维度	说明
关键特征	1. 结合多种检索方法
优势	1. 提高召回率 2. 增强相关性
应用场景	1. 复杂问答系统 2. 需要词汇匹配和语义匹配的搜索引擎
工具/库示例	1. Elasticsearch with kNN 2. PLMS by Facebook AI 3. 混合检索库

14. Self-RAG

维度	说明
关键特征	1. 自反思机制 2. 迭代优化
优势	1. 准确性强 2. 连贯性高
应用场景	1. 内容创作 2. 教育平台
工具/库示例	1. OpenAI GPT Models with Fine-Tuning 2. Human-in-the-Loop Platforms

15. HyDE RAG

Hypothetical Document Embeddings（HyDE）：假设文档嵌入

维度	说明
关键特征	1. 假设文档嵌入用于引导检索
优势	1. 召回率更高 2. 答案质量提升
应用场景	1. 具有隐性含义的复杂查询 2. NICHE 领域的研究辅助
工具/库示例	1. 基于 Transformer 的自定义实现 2. Haystack Pipelines

16. Recursive/Multi-Step RAG

维度	说明
关键特征	1. 多轮检索与生成
优势	1. 推理增强 2. 理解更深入
应用场景	1. 分析和解决问题的任务 2. 多轮交互的对话系统
工具/库示例	1. LangChain 的 Chains 和 Agents 2. DeepMind 的 AlphaCode 框架

17. Corrective RAG

维度	说明
关键特征	1. 基于可信数据源进行交叉验证和修正
优势	1. 精准度更高 2. 答案质量提升
应用场景	1. 医疗、法律、新闻摘要等对事实准确性零容忍领域
工具/库示例	1. 基于LangChain框架 2. 基于LangGraph框架 3. 开源CRAg项目

18. MultiHop-RAG

维度	说明
关键特征	1. 进行多次检索，构建上下文进行多角度审视
优势	1. 增强推理与关联能力 2. 提高答案准确性与完整性 3. 结合知识图谱辅助推理
应用场景	1. 学术研究与教育 2. 医疗保健 3. 法律与合规
工具/库示例	1. 基于LangChain框架 2. 基于LangGraph框架 3. 基于LlamaIndex框架

19. RAG Fusion

维度	说明
关键特征	1. 将多个搜索结果合并起来以生成单一统一排名
优势	1. 更全面的回答 2. 减少偏见 3. 提升准确性
应用场景	1. 开放域问答 2. 跨模态搜索 3. 争议性话题分析
工具/库示例	1. 基于LangChain框架 2. 基于LlamaIndex框架 3. 开源RAG-Fusion项目

20. Adaptive RAG

维度	说明
关键特征	1. 用小模型或规则进行问题分类，动态选择检索深度与生成策略
优势	1. 简单题快速回答，复杂题自动拆解 2. 提升准确性
应用场景	1. 百科全书式开放域问答 2. 金融、政务等领域知识问答
工具/库示例	1. 基于LangChain框架 2. 基于LlamaIndex框架

结论

RAG 已完成从「独立热点」到「智能体基础设施」的转型。未来竞争焦点不再是单点召回率，而是多智能体协同效率、跨模态证据融合与低成本边缘部署，需要抓住「Agentic + 图谱 + 轻量化」三条主线。

1. Agentic 化

静态「检索-生成」流水线被多智能体协作替代；Agent 负责任务拆解、工具选择、交叉验证与答案裁决，成为复杂推理场景的缺省配置 。

2. 多模态统一

统一模型同时处理文本、图表、公式、视频帧，「版面解析→结构序列化→跨模态嵌入」将替代纯文本切块，金融研报、医疗影像率先落地 。

3. 图-向量混合索引

知识图谱提供可解释多跳，向量检索保证语义泛化；动态图增量更新、因果子图抽取、多模态节点是下一步重点 。

4. 轻量化与低代码

100MB以内嵌入模型 + ONNX 边缘推理，配合Agent编排平台让中小企业 1 周内上线 RAG 应用，成本低。

5. 实时 & 联邦化

CDC+流式向量库实现秒级知识更新；联邦学习确保「数据不出域」场景也能共享全局检索能力。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

AI大模型入门到实战的视频教程+项目包

看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式，可以更直观地展示过程，能有效提升学习兴趣和理解力，是现在获取知识的重要途径

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

海量AI大模型必读的经典书籍（PDF）

阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说，阅读经典书籍是非常有必要的。

600+AI大模型报告（实时更新）

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

AI大模型面试真题+答案解析

我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作，下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题，并且每道题都有详细的答案，面试前刷完这套面试题资料，小小offer，不在话下

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】