RAG 2026 全面升级：从 Naive RAG 到 Agentic RAG

大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，这些模型可能会产生误导性的 ，生成的内容必须是透明可追溯的，但它们并非无懈可击，。

同时在推理能力上也有所欠缺，以便控制成本并保护数据隐私，尽管它们的能力令人印象深刻，因此，我们需要更精细的解决方案来满足这些复杂的需求，在现实世界的应用中，依赖的信息可能，数据需要不断更新以反映最新的发展。

它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式，然而， ，简单依赖于这些 黑盒 模型是不够的，处理特定知识时的深度洞察。