基于知识图谱的 RAG 技术综述
1. RAG 技术起源与发展
1.1 RAG 技术的诞生背景
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与自然语言生成相结合的 AI 架构模式。在 RAG 技术出现之前，大语言模型（LLM）虽然具有强大的生成能力，但存在以下固有局限：
- 时效性问题：LLM 的训练数据是静态的，训练完成后无法获取新信息，这意味着它们可能基于旧信息生成响应。
- 专业性不足：没有 RAG，LLM 无法引用信息来源，用户难以验证其生成内容的真实性，难以涵盖所有专业领域的深度知识。
- 幻觉现象：LLM 可能生成看似合理但事实上不正确或具有误导性的信息，即所谓的 "幻觉"。这种不可预测性会削弱用户信任。
- 成本和可扩展性：使用新数据重新训练 LLM 的计算和财务成本极高。对于庞大且动态的知识库，扩展传统 LLM 也面临挑战。
1.2 RAG 技术发展历程
RAG 的发展历程可以追溯到 2020 年，由 Facebook AI Research（FAIR）团队发表的一篇开创性论文正式提出。其发展可分为以下几个阶段：
第一阶段：RAG 的 "史前" 时代（2010-2019 年）
在 RAG 这个术语出现之前，相关的技术和思想就已经存在，但它们是分散和独立的：
- 信息检索技术的发展：传统的搜索算法如 TF-IDF、BM25 等，已广泛用于从文档库中快速匹配和召回相关内容。
- 大型语言模型的崛起：
- Transformer 架构的诞生（2017 年）：Google 发布的 Transformer 模型奠定了后续所有大型语言模型的基础。
- BERT（2018）和 GPT-2/3（2019/2020）：这些模型展示了强大的文本生成能力，但它们存在 "闭卷（closed-book）" 问题。
这个阶段的特点是：检索可以找到信息，但无法进行复杂的推理和生成；而生成模型虽然能流畅地创造文本，但缺乏事实的准确性。
第二阶段：RAG 概念的诞生（2020 年）
2020 年，Facebook AI Research（FAIR）团队发表了论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》，正式提出 RAG 架构。核心创新包括：
- 将 "检索器（Retriever）" 和 "生成器（Generator）" 无缝集成。
- 可端到端训练：与简单地将检索结果作为提示词不同，FAIR 的 RAG 模型是一个可联合训练的深度学习模型。
- 使用 DPR（Dense Passage Retrieval）进行文档检索。
- 支持对检索器和生成器的联合优化。
第三阶段：RAG 的发展与应用（2021 年至今）
- 2021 年：向量数据库的兴起，如 Pinecone、Milvus、Weaviate 等专门用于存储和检索高维向量的数据库开始流行。
- 2022-2023 年：RAG 技术成为主流，OpenAI 发布 ChatGPT 后，企业开始面临数据安全和模型幻觉的挑战。RAG 因其能够利用企业内部私有数据、有效减少幻觉、并且成本远低于模型微调等优点，迅速成为构建企业级 AI 应用的首选范式。
- 2024 年至今：RAG 架构深度演进，出现 Self-RAG、Multi-hop RAG、Agentic RAG 等变体，并与多模态数据结合。
2. RAG 核心技术原理
2.1 RAG 基本架构
典型的 RAG 系统包含三个核心组件：
- 检索器（Retriever）：负责从外部知识库中找到与查询相关的信息片段。
- 生成器（Generator）：通常是大语言模型，负责基于检索到的信息生成最终回答。
- 知识库（Knowledge Base）：存储外部信息的数据库，通常以向量形式索引。
2.2 RAG 工作流程
RAG 的工作流程可以分为两大阶段：
离线阶段：数据准备
数据加载与分片（Loading & Chunking）
- 数据加载：将各种格式的非结构化数据加载进来，可能需要不同的加载器来处理 PDF、DOCX、Markdown、HTML 等文件。
- 分片：将文档按段落/标题切成小块（比如 300-800 字符，适度重叠）。分片策略包括：
- 按固定大小分片
- 按句子或段落分片
- 基于语义内容分片
向量化与索引（Embedding & Indexing）
- 向量化：使用嵌入模型将每个分片后的文本块转换成向量，捕捉文本的语义信息。
- 索引：将向量存储到向量数据库中，使用 HNSW、FAISS 等算法构建高效的索引结构。
在线阶段：问答流程
召回（Retrieval）
- 查询向量化：将用户的查询转换成查询向量。
- 向量搜索：在向量数据库中进行相似性搜索，找出与查询向量最接近的 Top-K 个文档块。
重排（Re-ranking）
- 对召回的文档块进行二次排序，使用交叉编码器进行更深入的语义分析。
- 选出得分最高的少数几个文档片段作为最终上下文。
生成（Generation）
- 构建增强提示：将用户问题与精选的文档片段组合成完整提示。
- LLM 推理：LLM 基于提供的上下文生成答案。
- 输出答案：返回格式化的答案给用户。
3. 传统 RAG 的局限性
3.1 知识库质量问题
- "垃圾进，垃圾出"：不准确、过时或有偏见的源内容会导致 AI 生成不正确或不完整的答案。
- 覆盖空白：缺失的关键主题会造成系统无法提供帮助的盲点。
- 信息过时：在技术等快速变化的领域，昨天的 "事实" 很快就会变成误导性信息。
- 明显偏见：如果知识库严重倾向于某些观点，RAG 系统将成为一个回音室。
- 格式混乱：文档结构不一致可能导致检索系统遗漏重要细节。
3.2 信息检索挑战
- 语言脱节/同义词盲区：用户查询的措辞与文档内容不同时，可能导致检索失败。
- 分块噩梦：不正确的分块大小会影响检索效率。
- 排序错误：系统可能优先考虑表面上的词语匹配而非实际相关性。
- 复杂查询：带有多个条件或细微差别的复杂问题可能被过度简化。
- 低精度/低召回率：检索到的块不匹配或未能检索到所有相关块。
3.3 生成与连贯性问题
- 冲突来源：知识库中相互矛盾的信息可能导致不一致或令人困惑的答案。
- 上下文遗忘：在长时间对话中，系统可能忘记之前的上下文。
- "弗兰肯斯坦式响应"：将来自多个来源的内容拼凑可能导致不合逻辑的答案。
- 自信但错误的答案：模型可能生成流畅但事实上不正确的文本。
3.4 性能与可扩展性问题
- 搜索时间慢：大型知识库导致搜索速度变慢。
- 高计算成本：高维嵌入和复杂模型计算密集。
- 延迟瓶颈：应用程序和数据库之间的网络跳跃会增加响应时间。
- 维护开销：更新文档涉及计算密集型的重新嵌入、重新索引。
4. Graph RAG：知识图谱增强的 RAG
4.1 Graph RAG 的核心思想
Graph RAG 是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型进行检索增强。
Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。通过这种方式，Graph RAG 在检索时能够将实体和关系作为单元进行联合建模，从而更准确地理解查询意图，并提供更精准的检索结果。
4.2 Graph RAG vs 传统 RAG
| 维度 | 传统 RAG | Graph RAG |
|---|---|---|
| 知识结构 | 基于扁平文本（向量检索） | 基于知识图谱（图结构检索） |
| 检索方式 | 语义相似度匹配 | 图遍历（节点关系推理、路径查询） |
| 优势 | 简单高效，适合事实型问答 | 擅长多跳推理、关系推理 |
| 缺点 | 难以处理复杂逻辑关系 | 依赖高质量知识图谱，构建成本高 |
| 适用场景 | 问答、文档摘要 | 复杂推理（因果分析、事件链推导） |
4.3 Graph RAG 的优势
通过 Demo 演示可以看出，Graph RAG 与传统检索方法相比具有以下优势：
Vector RAG vs Graph + Vector RAG
以《银河护卫队 3》的数据集为例，当询问 "彼得·奎尔的相关信息" 时：
- 单独使用向量检索引擎只给出了简单的身份、剧情、演员信息。
- 使用 Graph RAG 增强后的搜索结果，则提供了更多关于主角技能、角色目标和身份变化的信息。
Graph RAG 的方法有效补充了 Embedding、向量搜索等传统手段的不足。
Graph RAG vs Text2Cypher
Text2Cypher 和 Graph RAG 这两种方法主要在其检索机制上有所不同：
- Text2Cypher 根据知识图谱的 Schema 和给定的任务生成图形模式查询。
- Graph RAG 获取相关的子图以提供上下文。
基于 Graph RAG 实现的检索明显呈现出更丰富的结果。用户不仅获得了最基础的介绍信息，更能得到基于关联搜索和上下文进行推理得出的结果。
4.4 多模态知识图谱
在企业数字化转型中，非结构化数据不再是低效利用的 "暗数据"，而是通过关联图谱转化为可检索、可推理、可生成的 "智能资产"。
多模态知识图谱引擎可以：
- 处理文档、图片、表格等多种数据类型。
- 建立跨模态的关联关系。
- 支持复杂的多跳推理。
- 实现更精准的语义理解。
4.5 Tree-KG：教科书结构驱动的知识图谱构建框架
4.5.1 Tree-KG 的核心创新
2025 年 10 月，清华大学团队在 ACL 会议上发布了 Tree-KG 框架，这是一个专门为知识密集型领域设计的可扩展知识图谱构建方案。其核心创新在于将教科书的层次化结构与大语言模型的语义理解能力相结合。
Tree-KG 要解决的核心问题是：如何在科研、医疗、法律等知识密集型领域，快速构建高质量且可持续扩展的知识图谱？传统方法面临三大困境：
- 知识复杂度高：专业领域的知识体系复杂，实体关系密集。
- 人工标注成本巨大：专业领域需要领域专家参与标注，成本极高。
- 知识更新速度快：知识需要持续更新，传统方法难以高效应对。
4.5.2 人类认知启发的设计理念
Tree-KG 的设计灵感来源于人类组织知识的方式——教科书的层次化结构。研究团队对物理教科书进行了实证分析，发现：
- 结构可利用性：教科书的章节结构天然反映了知识的组织逻辑。
- 局部强关联：同一章节内的实体连接强度最高（平均 8.5 分）。
- 上下文重要性：相邻章节的实体仍有显著关系（平均 6.2 分）。
这些发现验证了一个假设：教科书的树状结构可以作为知识图谱构建的骨架。
4.5.3 双层知识图谱架构
Tree-KG 创新性地提出了双层知识图谱架构：
显式 KG（Explicit KG）
- 基于教科书的目录结构构建。
- 章节作为节点，层级关系作为边。
- 每个章节包含摘要和核心实体。
- 提供清晰的知识组织骨架。
隐式 KG（Hidden KG）
- 通过迭代扩展发现潜在关系。
- 利用语义相似度和上下文关联。
- 揭示跨章节的知识连接。
- 丰富图谱的横向关系。
这种双层架构既保证了知识的结构化组织，又能发现深层的知识关联。
4.5.4 两阶段构建流程
Tree-KG 的构建分为两个核心阶段：
阶段一：显式 KG 构建
- 文本分割：根据教材的目录结构（章、节、小节）进行层次化切分。
- 摘要生成：使用 LLM 为每个最小章节生成简洁摘要（控制在 200-300 tokens）。
- 实体抽取：从摘要中抽取领域特定实体，包含名称、别名、类型、原始描述。
- 关系抽取：基于摘要和实体列表，抽取实体间的关系三元组。
阶段二：隐式 KG 扩展
Tree-KG 定义了 5 个灵活的操作符，支持迭代扩展：
| 操作符 | 功能 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| Conv | 上下文卷积 | 实体 + 局部关系 | 增强的实体描述 |
| Aggr | 实体聚合 | 中心实体 + 相邻节点 | 聚合后的实体 |
| Embed | 语义嵌入 | 实体描述 | 向量表示 |
| Dedup | 重复消除 | 高相似度实体对 | 去重判断 |
| EdgePred | 边预测 | 实体对 + 上下文 | 关系存在性与强度 |
4.5.5 核心算法详解
Conv（卷积）：上下文增强
利用实体的局部上下文（相邻实体和关系），增强实体描述的完整性和准确性。例如：
- 原始描述：
"Newton's Second Law: A fundamental law of classical mechanics." - 经过 Conv 增强：
"Newton's Second Law (F=ma) is a fundamental law of classical mechanics that quantitatively describes the relationship between force, mass, and acceleration..."
Aggr（聚合）：层次化实体合并
识别并合并概念上相关但分散在不同章节的实体，减少冗余，提升图谱质量。判断标准包括：
- 两个实体的 embedding 相似度 > 0.85
- 在局部上下文中扮演相似角色
- 不会导致语义冲突
Embed（嵌入）：语义向量化
将实体的文本描述转换为稠密向量表示，支持语义相似度计算。使用 sentence-transformers 等模型进行向量化。
Dedup（去重）：智能重复检测
多层判断机制，避免误删：
- 名称精确匹配或高度相似（Levenshtein 距离）
- Embedding 余弦相似度 > 0.90
- 局部角色一致性检验
EdgePred（边预测）：关系发现
发现潜在的跨章节实体关系，丰富隐式 KG。通过以下优化提高效率：
- Embedding 预筛选：只对相似度 > 0.6 的实体对进行 LLM 判断
- 批量处理：将多个实体对合并到一个 Prompt 中
- 渐进式扩展：每次迭代只添加高置信度的边（strength ≥ 8）
4.5.6 性能评估
Tree-KG 在三个领域的教材数据集上进行了评估：
| 数据集 | 领域 | 章节数 | 实体数 | 三元组数 |
|---|---|---|---|---|
| Physics | 物理学 | 129 | 1,047 | 2,318 |
| Digital Electronic | 数字电子 | 87 | 823 | 1,654 |
| Educational Psychology | 教育心理学 | 95 | 912 | 1,892 |
F1 分数对比（Text-Annotated 数据集）：
| 方法 | 精确率 | 召回率 | F1 分数 | Token 使用量（M） |
|---|---|---|---|---|
| Tree-KG | 0.81 | 0.81 | 0.81 | 8.05 |
| GraphRAG | 0.66 | 0.75 | 0.70 | 12.3 |
| iText2KG | 0.45 | 0.54 | 0.49 | 15.7 |
| LangChain | 0.40 | <0.02 | - | 9.8 |
| AutoKG | 0.67 | <0.02 | - | 11.2 |
关键发现：
- F1 分数领先 12-16%：Tree-KG 比第二名（GraphRAG）高出 11 个百分点。
- Token 效率提升 35%：比 GraphRAG 减少 35% token 使用（8.05M vs 12.3M）。
- 召回率优势：在保持高精度的同时，召回率达到 0.81。
4.5.7 Tree-KG vs 主流方法对比
| 维度 | Tree-KG | GraphRAG | iText2KG | LangChain | AutoKG |
|---|---|---|---|---|---|
| 结构利用 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ | ⭐ | ⭐⭐ |
| 语义理解 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 可扩展性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 成本效率 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 领域适应 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
Tree-KG 的独特优势：
- 结构驱动 + 语义增强：利用教材结构作为骨架，LLM 进行语义增强。
- 增量扩展机制：通过操作符实现系统化扩展，而非一次性生成。
- 成本可控：分阶段处理，避免重复调用 LLM。
- 质量保证：多层验证机制（Conv → Aggr → Dedup）。
4.5.8 适用场景
Tree-KG 最适合的场景：
- 有结构化文档（教材、技术手册、规范文件）
- 知识密集型领域（科研、医疗、法律）
- 需要高质量图谱（精度 > 80%）
- 预算有限（成本敏感）
应用案例：
- 在线教育平台：从教材构建知识图谱，支持智能问答和个性化学习。
- 医疗知识库：从医学教科书和文献构建医疗知识图谱。
- 法律检索系统：从法律文书和判例构建法律知识图谱。
- 技术文档管理：从技术手册构建企业知识库。
4.5.9 项目信息
- 项目名称：Tree-KG: An Expandable Knowledge Graph Construction Framework
- 开发团队：清华大学计算机系
- 第一作者：Songjie Niu, Kaisen Yang（共同一作）
- 通讯作者：Hongning Wang, Wenguang Chen
- 发表会议：ACL 2025（Association for Computational Linguistics）
- 开源协议：MIT License
- GitHub 地址：https://github.com/thu-pacman/Tree-KG
5. Hybrid RAG：混合检索增强方案
5.1 Hybrid RAG 的核心思想
Hybrid RAG 采用大模型、知识图谱与知识优化技术融合的混合检索增强方案，实现非结构化数据的生成式智能查询，显著提升知识获取的准确性与实用性。
5.2 Hybrid RAG 的关键技术
混合检索策略
- 向量检索：基于语义相似度的稠密检索。
- 关键词检索：基于 BM25 的稀疏检索。
- 图检索：基于知识图谱的关系推理。
知识增强
- 知识图谱构建：自动从文档中抽取实体和关系。
- 知识融合：整合结构化和非结构化知识。
- 知识更新：支持动态知识库更新。
智能重排
- 交叉编码器：对候选文档进行深度语义分析。
- 多样性控制：避免冗余信息。
- 置信度评估：评估检索结果的可靠性。
5.3 Hybrid RAG 的应用场景
- 企业知识管理：构建企业专属知识库，支持智能问答。
- 技术文档检索：快速定位技术手册中的关键信息。
- 法律文书分析：理解复杂的法律条文和判例。
- 医疗诊断辅助：检索相关病例和医学文献。
6. Agentic RAG：智能体驱动的 RAG
6.1 传统 RAG vs Agentic RAG
| 维度 | 传统 RAG | Agentic RAG |
|---|---|---|
| 检索方式 | 单次、静态 | 多轮、动态优化 |
| 推理能力 | 单跳，依赖人工设计 | 多跳，自主分解任务 |
| 上下文管理 | 固定拼接 | 动态筛选与精炼 |
| 错误处理 | 无自检机制 | 结果验证与修正 |
| 适用场景 | 简单问答、文档摘要 | 复杂推理、实时交互、工具调用 |
6.2 Agentic RAG 的核心能力
Agentic RAG 将 RAG 流程赋予自主决策能力，通过智能体（Agent）动态管理检索与生成：
动态检索
- 基于生成内容的反馈调整检索策略（如改写查询、多轮检索）。
- 支持复杂查询的多跳推理（自动分解子问题并迭代检索）。
任务感知
- 根据任务类型（问答、摘要等）选择检索工具或生成策略。
- 可调用外部 API 或工具补充知识（如计算、实时数据）。
自我验证
- 对生成结果进行事实性检查（如二次检索验证）。
- 逻辑一致性评估。
6.3 智能体设计模式
在 Agentic RAG 中，常用的智能体设计模式包括：
- Reflection Pattern（反思模式）：通过自我评估与迭代修正优化输出。
- Tool Use Pattern（工具使用模式）：调用外部工具扩展能力边界。
- ReAct Pattern（推理+行动模式）：结合推理与行动的交互式决策。
- Planning Pattern（规划模式）：预先制定分步计划再执行。
- Multi-agent Pattern（多智能体模式）：多个智能体通过协作/竞争完成复杂任务。
7. RAG 技术的优化策略
7.1 文本分块策略
文本分块是 RAG 成功的关键之一，常用的分块策略包括：
Fixed-size Chunking（固定分块）
- 按固定长度分割文本，可重叠（滑动窗口）。
- 优点：简单高效。
- 缺点：可能切断语义连贯性。
Semantic Chunking（语义分块）
- 基于文本语义边界分块（如段落、话题转折点）。
- 优点：保留语义完整性。
- 缺点：计算成本较高。
Recursive Chunking（递归分块）
- 分层分割文本（如先按段落→再按句子）。
- 优点：平衡长度与语义。
- 缺点：需设计分层规则。
Document Structure-based Chunking（基于文档结构的分块）
- 利用文档固有结构（标题、章节、表格）分块。
- 优点：精准匹配人类阅读逻辑。
- 缺点：依赖文档格式规范性。
LLM-based Chunking（基于大模型的分块）
- 用 LLM 动态决定分块策略。
- 优点：灵活适配复杂需求。
- 缺点：成本高、延迟大。
7.2 检索优化
混合检索（Hybrid Retrieval）
- 向量检索 + 关键词检索（BM25）合并。
- 使用 Reciprocal Rank Fusion（RRF）融合结果。
查询重写（Query Rewriting）
- 拼写纠错、同义词扩展。
- HyDE（Hypothetical Document Embeddings）：先生成假设答案再检索。
多跳检索（Multi-hop Retrieval）
- 先找定义，再找数据，再综合。
- 支持复杂的推理链。
7.3 知识质量管理
数据治理
- 建立数据质量标准。
- 定期审核和更新知识库。
- 去重和清洗数据。
智能监控
- 检测知识冲突和不一致。
- 监控知识更新频率。
- 评估知识覆盖度。
持续优化
- 收集用户反馈。
- A/B 测试不同策略。
- 迭代改进检索和生成效果。
8. RAG 技术的评估指标
8.1 答案质量指标
- 相关性（Relevance）：答案是否与用户的查询高度相关。
- 准确性（Faithfulness）：答案中的信息是否完全来源于提供的上下文。
- 完整性（Completeness）：答案是否包含了所有从上下文可以得出的相关信息。
- 流畅性与可读性（Fluency & Readability）：答案的语法是否正确、表述是否流畅。
8.2 检索性能指标
- 命中率（Hit Rate）：在召回的 Top-K 文档中，是否包含了能回答问题的正确文档。
- 排名位置（Rank）：正确文档在召回列表中的排名位置。
- 上下文相关性（Context Relevance）：召回的文档片段有多相关。
8.3 系统效率指标
- 延迟（Latency）：从用户提问到收到答案所需要的时间。
- 吞吐量（Throughput）：系统在单位时间内能处理的请求数量。
- 资源消耗（Resource Usage）：系统在运行时所需的 CPU、GPU 和内存等资源。
8.4 稳健性与可扩展性
- 鲁棒性（Robustness）：系统在面对不同类型、不同风格的查询时是否能保持稳定的性能。
- 可扩展性（Scalability）：随着知识库的不断增长，系统的检索性能和响应时间是否能保持稳定。
9. RAG 技术的应用场景
9.1 企业知识管理
- 智能客服：自动回答客户问题，提供产品信息和技术支持。
- 内部知识库：帮助员工快速查找公司文档、流程和政策。
- 培训与入职：为新员工提供个性化的学习资源。
9.2 专业领域应用
- 法律文书分析：检索相关法律条文和判例，辅助法律研究。
- 医疗诊断辅助：检索医学文献和病例，支持临床决策。
- 技术文档检索：快速定位技术手册中的关键信息。
9.3 业务智能与分析
- 智能问数：通过自然语言查询业务数据，生成可视化报表。
- 智能洞察：自动发现数据异常和趋势，提供根因分析。
- 智能预测：基于历史数据预测未来趋势。
9.4 工业应用
- 故障诊断：检索设备手册和历史故障记录，辅助故障分析。
- 预测性维护：预测设备故障风险，提前预警。
- 供应链风险预测：分析多维度数据，预测供应链风险。
10. RAG 技术的未来发展趋势
10.1 技术演进方向
- 多模态 RAG：支持图像、音频、视频等多模态数据的检索和生成。
- 长上下文 RAG：利用长上下文模型减少检索依赖。
- 实时 RAG：支持动态知识更新和实时检索。
- 多智能体 RAG：多个专门化的检索和生成智能体协作。
10.2 应用场景拓展
- 个性化推荐：基于用户历史和偏好提供个性化内容。
- 创意生成：在写作、设计等创意领域提供灵感和素材。
- 教育辅导：提供个性化的学习资源和解答。
- 科研助手：辅助文献检索和科研分析。
10.3 挑战与机遇
- 知识质量保障：如何确保知识库的准确性和时效性。
- 隐私与安全：如何保护敏感数据和用户隐私。
- 成本优化：如何降低计算和存储成本。
- 可解释性：如何提高系统的透明度和可解释性。
11. 总结
RAG 技术通过将检索和生成相结合，有效解决了大语言模型的知识局限性问题。从传统的向量检索到基于知识图谱的 Graph RAG，再到融合多种技术的 Hybrid RAG，以及智能体驱动的 Agentic RAG，RAG 技术正在不断演进和成熟。
知识图谱在 RAG 技术中扮演着越来越重要的角色，它不仅提供了结构化的知识表示，还支持复杂的关系推理和多跳查询。通过将知识图谱与大语言模型深度融合，可以构建更智能、更可靠的 AI 应用系统。
未来，随着技术的不断发展，RAG 将在更多领域发挥重要作用，成为企业数字化转型和智能化升级的重要支撑。唯有将知识质量视为战略资产，通过数据治理、智能监控与持续优化，才能真正释放 RAG 的商业价值。