深入解析 RAG 四大模式
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在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，“幻觉” 问题始终是制约其落地的关键瓶颈 —— 模型常常生成看似合理却与事实不符的内容。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的出现，为解决这一问题提供了核心方案：通过将 “检索外部知识库” 与 “生成模型” 结合，让 LLM 在回答时 “有据可依”，显著提升输出的准确性与可靠性。随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。
