即使2025年了，RAG也不会被淘汰
RAG（检索增强生成）在拥有大上下文窗口的LLM发布后逐渐式微。目前即使有数百万token上下文窗口的长文本模型仍面临可扩展性、成本和性能问题，数据隐私也是一个重大挑战。
RAG
RAG中的chunk质量如何评分？HiRAG对GraphRAG的改进思路及推理大模型用于机器翻译
2025年3月17日的文章介绍了RAG相关进展的三方面内容：推理模型在机器翻译中的应用、量化文本分块的有效性方法，以及通过引入层级结构解决局部信息与全局信息间的差距问题。
设计自己的满血版DeepSeek-R1+知识库
企业知识可以通过文本、表格和照片三种格式接入Coze。文章介绍了使用RAG方式接入企业私域知识的方法，并对大模型知识、知识库知识及插件知识之间的冲突进行了讨论，同时回顾了RAG的发展历程包括启蒙阶段和技术要点等内容。
GDELT情报分析遇见GraphRAG：兼看视频多模态RAG记忆增强检索实现思路
2025年3月15日北京下雪。文章介绍了视频多模态RAG记忆增强检索和GDELT事件知识图谱构建及与RAG效果评估，讨论了不同方法的优缺点及其在问答任务中的应用。
最近大模型技术落地观察及RAG的针对性优化思路SAGE
2025年3月8日星期六，北京天气晴朗。本文继续探讨RAG的优化工作SAGE，并观察了技术落地的新现象。介绍了三个主要问题及解决思路。同时讨论了技术规范和MCP协议的发展趋势及其对通用Agent的认知影响。
RAG＆KG＆LLM＆文档智能等前沿技术及落地跟进：老刘说NLP技术社区持续对外纳新
老刘说NLP技术社区旨在以公正客观角度围绕大模型&RAG&文档智能&知识图谱展开多种形式的技术分享，包括每日早报、社区讨论、月度分享等。