GraphRAG

RAG 进阶:从 Naive RAG 到 Agentic RAG 的 16 种方案对比

如果你的项目已经在用 RAG,大概率会有这种体验:最基础的”向量检索 + LLM 生成”能跑,但准确率不够高——用户问个稍微复杂的问题,系统要么检索不到相关内容,要么检索到了但 LLM 没正确理解。怎么办?改 embedding?改 prompt?改 chunk size? 这些”打补丁”的做法只能缓解表面问题。要真正提升 RAG 的能力,你需要从架…