你的RAG系统很可能没做好，2025年这样修复才对！

几乎所有AI团队的RAG系统都面临同样问题：检索出无关片段、答案幻觉严重、效果不如预期。原因在于我们一直只关注“检索”，忽略了整体架构设计。

要点总结：
1. 停止只关注检索，开始思考整体架构。
2. 目前主流RAG模式包括：
- 朴素RAG
- Agentic RAG（具备行动能力的RAG）
- 高级RAG
- 多模态RAG
- 图谱RAG
- 检索+重排序（Retrieve-and-rerank）

3. 成功的公司不是简单分块文档，而是灵活编排这些架构模式，实现高效协同。

4. 选一个最能解决你检索痛点的模式，专注打磨，别盲目全盘铺开。

思考延伸：RAG不只是“检索+生成”，它是一套复杂的系统工程。只有理解并优化整体架构，才能真正突破性能瓶颈，避免幻觉和无效信息，提升用户体验。

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