RAG 正在重塑未来：最新 11 种新型 RAG 类型一次看懂！
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随着大语言模型（LLM）的持续演进，RAG（检索增强生成）技术也在飞速发展。从早期的简单文档检索，到如今与Agent、多模态、图结构等深度结合，RAG正逐渐变得更智能、更具推理能力。
今天，我们整理了11种最新的RAG类型，从协同式、因果式、到图结构增强，为你打开通往下一代智能问答系统的大门。
InstructRAG构建了一个基于图结构的多智能体系统，包括：
📌RLAgent：探索更广泛的任务空间
📌Meta-LearningAgent：增强泛化能力
让RAG更加适合复杂任务规划。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.13032
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.01883
通过Thought→Action→Observation循环，控制每一步是否需要检索，减少无意义的推理，提升准确率。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2503.21729
结合蒙特卡洛树搜索（MCTS），即使是小模型也能处理复杂、知识密集的任务。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2503.20757
识别问题类型（比如比较、经验分享、辩论），将复杂问题自动拆分成子任务，再逐步回答，尤其适用于非事实型问答。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2503.15879
🤖辩论式多智能体：MADAM-RAG
多个模型围绕同一问题展开辩论，通过多轮交互提出各自观点，最终由汇总模块去噪并生成权威答案。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.13079
三个智能体协同工作：
💡QueryAgent：分解问题
📚RetrievalAgent：从文本/图/网页中检索
🧠SynthesisAgent：整合与精炼答案
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.12560
采用设计良好的异构图，将图算法与RAG无缝集成，在多跳问答中超越GraphRAG与LightRAG，准确性提升明显。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.11544
支持多粒度知识表示，检索时使用粗粒度语义块，生成时再细化为精炼知识，配合自适应提示调优（PromptTuning），兼顾性能与效率。
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.10529
基于超图（Hypergraph），同时捕捉知识之间的双边与多边关系，尤其适用于医疗等高风险领域，减少幻觉，提升精度。
🌀轻量版本还可将检索速度提高2倍！
📄论文：
https ://huggingface.co/papers/2504.08758
🔍新一代RAG正在以更智能、更结构化的方式，成为LLM在推理、问答、规划领域的“超级大脑”。
📌如果你是从事大模型应用的开发者、研究者，这些RAG的演进路径无疑提供了大量创新灵感。
