RAG 架构图解：从基础到高级的7种模式

主要观点总结

文章介绍了RAG技术的发展，及其在AI生成过程中的作用。通过引入外部知识检索，RAG技术已经从基础文档查询发展到多模态、Multi-Agent协同的智能架构。文章还介绍了7种不同的RAG模式以及核心组件的作用。

关键观点总结

关键观点1: RAG技术通过引入外部知识检索，在AI生成过程中起到了重要作用。

RAG技术让AI回答更准确、更全面，从基础文档查询发展到多模态、Multi-Agent协同的智能架构。

关键观点2: 文章介绍了7种不同的RAG模式。

这包括Naive RAG、Retrieve-and-rerank、Multimodal RAG、Graph RAG、Hybrid RAG、Agentic RAG Router和Agentic RAG Multi-Agent等，每种模式都有其特定的功能和优势。

关键观点3: 文章提到了RAG技术的核心组件及其作用。

包括嵌入模型、生成模型、重排序模型、向量数据库、提示模板和AI Agent等。这些组件共同协作，使得RAG技术能够更好地理解和生成内容。

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