检索增强创新
- 多模态检索融合：RAG技术不再局限于传统的文本检索，而是将文本与图像、音频、视频等多模态数据相结合进行检索。例如腾讯2025年推出的多模态RAG技术，在处理复杂问题时，能同时理解和利用多种模态的信息，为用户提供额外的上下文和细节，使生成的回答更加丰富和准确。
- 深度检索策略优化：采用更先进的检索算法，如DeepRAG利用马尔可夫决策过程（MDP）建模检索过程，使系统能够动态决定何时检索外部知识、何时依赖模型自身推理，提升了检索的策略性和效率。此外，像Modular RAG采用混合检索策略，结合稀疏检索与密集检索的优势，针对不同类型查询优化检索效果。
知识组织与利用创新
- 知识图谱构建与利用深化：Fast GraphRAG作为GraphRAG的开源实现，将数据抽取后构建成知识图谱，让LLM能够像阅读地图一样理解和检索数据，提升了检索的深度和细致程度，并引入PageRank算法帮助系统更快速地找出知识图谱中最相关的信息。此外，KAG框架通过LLM友好的知识表示、知识图谱与文本块互索引等创新，将知识组织成层次结构，建立双向索引系统，显著提升了系统在多跳推理和复杂逻辑处理中的表现。
- 长上下文窗口技术发展：尽管长上下文窗口引发了一些争议，但在2025年相关技术得到了进一步发展和优化，更好地解决了大模型在处理长文本时的上下文理解和连贯性问题，为RAG技术在处理复杂的长文本任务时提供了更有力的支持。
架构与训练方法创新
- 自我反思型RAG：引入“自我反思”机制，采用检索器、评审器和生成器三个模型协同工作的“三位一体”架构，生成“反思token”，让语言模型在推理阶段根据不同任务要求调整行为。通过反馈循环不断强化自己的检索决策，提高整体性能，尤其适合处理开放领域问题或复杂推理任务。
- 多Agent协作的Agentic RAG：在这种架构下，多个Agent共同参与检索和生成过程。每个Agent负责不同的任务或知识领域，在检索和生成阶段相互协作、共享信息，从而提高整个系统的性能和鲁棒性。
- 轻量化与高效训练方法：出现了如基于张量的重排序等技术，随着更多相关模型的就绪，其在多模态RAG等场景中的应用将更加广泛，有助于提高RAG系统的检索效率和性能表现，同时降低计算资源消耗。
应用场景拓展创新
- 垂直领域深耕：RAG技术在医疗、法律、金融等垂直领域的应用不断深化。例如在医疗领域，RAG可以结合医学知识库和患者的病历等信息，为医生提供更准确的诊断建议和治疗方案；在法律领域，协助律师快速检索相关法律法规和案例，提高法律文书的撰写质量和效率。
- 动态知识管理：能够更好地应对动态变化的知识和数据，实时更新和调整知识库中的信息，使模型生成的回答始终基于最新的知识，对于需要及时准确信息的场景，如新闻报道、舆情分析等具有重要意义。
