RAG 2.0 深入解读

主要观点总结

文章主要介绍了RAG 2.0技术及其面临的挑战，包括多模态与复杂任务扩展、检索质量与噪声问题、生成过程中的幻觉与冗余、计算资源与效率问题、安全与隐私问题等。同时，文章还探讨了RAG的技术升级和关键技术，如混合搜索、DPR（Dense Passage Retrieval）、重排序模型、多模态RAG、强化学习、GNN图神经网络和Agentic RAG等。文章还分析了RAG面临的主要挑战和未来发展方向，包括统一多模态大模型、安全（TrustRAG）等，并引用了多个相关论文和文章。

关键观点总结

关键观点1: RAG 2.0的挑战

RAG 2.0面临多模态与复杂任务扩展、检索质量与噪声问题、生成过程中的幻觉与冗余、计算资源与效率问题、安全与隐私问题等挑战。

关键观点2: RAG的技术升级和关键技术

RAG的技术升级包括混合搜索、DPR（Dense Passage Retrieval）、重排序模型、多模态RAG、强化学习、GNN图神经网络和Agentic RAG等。

关键观点3: RAG的未来发展方向

RAG未来的发展方向包括统一多模态大模型、安全（TrustRAG）等，以及需要解决多模态表示与检索的挑战、效率与性能问题、鲁棒性与可解释性、安全性等。

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