领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统作为一家在银行技术领域拥有超过 30 年行业经验的领军供应商，我们拥有丰富且极具创新性的代码库，并通过战略性收购不断扩大业务。
来自主题: AI技术研报
7845 点击 2025-05-25 14:45
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作为一家在银行技术领域拥有超过 30 年行业经验的领军供应商，我们拥有丰富且极具创新性的代码库，并通过战略性收购不断扩大业务。
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。
随着技术的深入应用，如何高效利用大模型技术优化用户体验，同时应对其带来的诸多挑战？本文将从RAG的发展趋势、技术挑战、核心举措以及未来展望四个维度总结我们应对挑战的新的思路和方法。
作为一名从业七年的程序员，最近听到很多程序员朋友都喜提了n+1裁员大礼包。
RAG应用的一大复杂性体现在其多样的原始知识结构与表示。特别在企业场景下，混合多种媒体形式且具有复杂布局的文档随处可见，比如一份PPT：
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。
一个新框架，让Qwen版o1成绩暴涨： 在博士级别的科学问答、数学、代码能力的11项评测中，能力显著提升，拿下10个第一！ 这就是人大、清华联手推出的最新「Agentic搜索增强推理模型框架」Search-o1的特别之处。
在已经过去的 2024 年，RAG 的发展可以称得上是风起云涌，我们回顾全年，从多个角度对全年的发展进行总结。
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。
在讨论了 RAG 的 chunking、embedding、评估指标、评估流程等技术后，我们进一步探讨 RAG 系统的实际应用。