RAG工作发展时间线（2020年至今）。展示了RAG相关研究的三个主要领域：基础（包括RAG学习和RAG框架）、进阶和评估。关键的语言模型（GPT-3、GPT-4等）发展节点标注在时间线上。
当涉及到空间推理任务时，LLMs 的表现却显得力不从心。空间推理不仅要求模型理解复杂的空间关系，还需要结合地理数据和语义信息，生成准确的回答。为了突破这一瓶颈，研究人员推出了 Spatial Retrieval-Augmented Generation (Spatial-RAG)—— 一个革命性的框架，旨在增强 LLMs 在空间推理任务中的能力。
还在为部署RAG系统的庞大体积和高性能门槛困扰吗？港大黄超教授团队最新推出的轻量级MiniRAG框架很好地解决了这一问题。通过优化架构设计，MiniRAG使得1.5B级别的小模型也能高效完成RAG任务，为端侧AI部署提供了更多可能性。
关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。
这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon，更新不到两天后已经有6.6KStar，昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下，还挺简单，推荐给大家。
来自佐治亚理工学院和英伟达的两名华人学者带队提出了名为RankRAG的微调框架，简化了原本需要多个模型的复杂的RAG流水线，用微调的方法交给同一个LLM完成，结果同时实现了模型在RAG任务上的性能提升。
