在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型的推理能力。
检索增强技术在代码及多模态场景中的发挥着重要作用，而向量模型是检索增强体系中的重要组成部分。
在当前大语言模型（LLMs）广泛应用于问答、对话等任务的背景下，如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力，成为 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方向的核心挑战。
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
检索增强生成（RAG）虽好，但一直面临着资源消耗大、部署复杂等技术壁垒。近日，香港大学黄超教授团队提出MiniRAG，成功将RAG技术的应用门槛降至1.5B参数规模，实现了算力需求的大幅降低。这一突破性成果不仅为边缘计算设备注入新活力，更开启了基于小模型轻量级RAG的探索。
每一次，当基础模型能力变强，总会有人预言：RAG（检索增强生成）或许要过时了。
多模态检索增强生成（mRAG）也有o1思考推理那味儿了！ 阿里通义实验室新研究推出自适应规划的多模态检索智能体。 名叫OmniSearch，它能模拟人类解决问题的思维方式，将复杂问题逐步拆解进行智能检索规划。
曾经参与过公司内部的RAG应用，写过一篇关于RAG的技术详情以及有哪些好用的技巧，这次专注于总结一下RAG的提升方法。
将知识图谱技术与RAG有机结合的GraphRAG可谓是今年下半年来的LLM应用领域的一个热点，借助大模型从非结构化文本数据创建知识图谱与摘要，并结合图与向量索引技术来提高对复杂用户查询的检索增强与响应质量。
只需几秒钟，开源模型检索4500篇论文，比GPT-4o还靠谱！
