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建网站新科网站建设,国外开源cms,好用的html 模板网站,重庆潼南网站建设公司文章介绍了12种最新的RAG高级架构与方法#xff0c;包括Mindscape-Aware RAG、基于超图记忆的多步RAG、基于共现统计的动态RAG等。这些方法针对长文档处理、减少幻觉、多模态知识构建、安全防御等方面进行创新#xff0c;每项研究均提供论文链接和部分代码链接#xff0c;展…文章介绍了12种最新的RAG高级架构与方法包括Mindscape-Aware RAG、基于超图记忆的多步RAG、基于共现统计的动态RAG等。这些方法针对长文档处理、减少幻觉、多模态知识构建、安全防御等方面进行创新每项研究均提供论文链接和部分代码链接展示了RAG领域的最新进展和多样化应用场景从文本处理到机器人控制体现了技术的广泛适用性和持续创新。RAG检索增强生成曾是极其热门的话题之一。而本周非常幸运地看到了一些关于 RAG 的真正令人兴奋的新研究让我们一起来看看近期出现的12 种 RAG 高级架构与方法1. Mindscape-Aware RAG (MiA-RAG)全局感知 RAGMiA-RAG 通过首先构建整个文本的高层摘要即“全局视图”帮助 RAG 系统处理长文档。这个全局视图随后被用来指导系统检索什么内容以及如何回答帮助模型将分散的证据连接起来像人类阅读长文档一样进行推理。论文标题Mindscape-Aware Retrieval Augmented Generation for Improved Long Context Understanding论文链接https://arxiv.org/abs/2512.17220感觉这个idea不错之前看到过很多内容压缩的工作这个工作是把全文摘要除了加到Context也加到了Query里面这样子有利于检索全文感知的Chunk2. Multi-step RAG with Hypergraph-based Memory (HGMem)基于超图记忆的多步 RAGHGMem 是一种增强多步 RAG 的新记忆设计。它将检索到的信息组织成超图Hypergraph允许事实随着时间的推移相互连接和组合。这有助于模型构建结构化知识进行更连贯的推理并更好地理解复杂的上下文。论文标题Improving Multi-step RAG with Hypergraph-based Memory for Long-Context Complex Relational Modeling论文链接https://arxiv.org/abs/2512.23959代码链接https://github.com/Encyclomen/HGMem这个看起来有点复杂大家细读论文吧3. QuCo-RAG基于共现统计的动态 RAGQuCo-RAG 是一种动态 RAG 方法它根据模型预训练数据的统计信息而非模型自信度来决定何时检索信息。它会标记罕见或可疑的实体并检查它们是否在真实数据中共现Co-occur从而触发检索以减少幻觉并提高事实准确性。论文标题QuCo-RAG: Quantifying Uncertainty from the Pre-training Corpus for Dynamic Retrieval-Augmented Generation论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.19134代码链接https://github.com/ZhishanQ/QuCo-RAG这个想法很好我们经常会面临一个情况是如果大模型已经学了相关查询对应的知识我们还需要检索吗这个工作应该一般部分回答了如何解决这个问题。不过心里有个疑问“根据模型预训练数据的统计信息而非模型自信度来决定何时检索信息”如果每次都需要统计一个比较大的预训练预料效率是不是很慢4. HiFi-RAG高保真分层 RAGHiFi-RAG 是一个分层的 RAG 管道在生成之前分多个阶段过滤检索到的文档。它利用Gemini 2.5 Flash来重构查询、修剪不相关的段落并附加引用然后仅依靠Gemini 2.5 Pro进行最终的答案生成。论文标题HiFi-RAG: Hierarchical Content Filtering and Two-Pass Generation for Open-Domain RAG论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.224425. Bidirectional RAG双向 RAG该方法允许对检索语料库进行受控的“回写”Write-back。生成的答案只有通过接地性检查Grounding checks包括基于 NLI 的蕴含关系、来源归因验证和新颖性检测后才会被添加到知识库中。这使得系统能够在使用过程中扩展其知识库而不会被幻觉污染。论文标题Bidirectional RAG: Safe Self-Improving Retrieval-Augmented Generation Through Multi-Stage Validation论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.221996. TV-RAG长视频时序 RAGTV-RAG 是一个针对长视频的免训练Training-freeRAG 框架它为检索增加了时间感知能力。它利用时间偏移量对检索到的文本进行排序并使用基于熵的采样来选择关键视频帧帮助视频语言模型对齐视觉、音频和字幕信息并在长视频时间轴上进行更准确的推理。论文标题TV-RAG: A Temporal-aware and Semantic Entropy-Weighted Framework for Long Video Retrieval and Understanding论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.234837. MegaRAG巨型多模态 RAGMegaRAG 专为书籍等长文档构建围绕多模态知识图谱设计。它从文本和视觉内容中提取实体和关系构建分层图谱并在检索和生成过程中使用它。这有助于模型进行全局推理更准确地回答文本和视觉问题。论文标题MegaRAG: Multimodal Knowledge Graph-Based Retrieval Augmented Generation论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.206268. AffordanceRAG可供性感知 RAG这是专为移动机器人设计的零样本Zero-shot、多模态 RAG 系统。它通过探索环境的图像构建“可供性感知记忆”Affordance-aware memory利用视觉和区域特征检索物体和位置并根据可供性得分对它们进行重排序从而选择机器人能够在物理上执行的动作改善现实世界中的操作能力。论文标题Affordance RAG: Hierarchical Multimodal Retrieval with Affordance-Aware Embodied Memory for Mobile Manipulation论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.189879. Graph-O1基于图的 O1 推理Graph-O1 是一个针对文本属性图问答的代理式Agent-basedGraphRAG 系统。它不像传统方法那样一次性读取整个图而是使用蒙特卡洛树搜索MCTS和强化学习RL逐步探索最相关的节点和边从而在 LLM 上下文限制内实现高效、结构化的推理。论文标题Graph-O1 : Monte Carlo Tree Search with Reinforcement Learning for Text-Attributed Graph Reasoning论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.1791210. SignRAG路标识别 RAGSignRAG 是建立在 RAG 之上的零样本交通标志识别系统。它使用视觉-语言模型来描述标志图像从向量数据库中检索相似的标志设计然后让 LLM 对候选标志进行推理以识别正确的标志无需进行特定任务的训练。论文标题SignRAG: A Retrieval-Augmented System for Scalable Zero-Shot Road Sign Recognition论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.12885这个研究工作是在一个交通信号领域的多模态RAG做法是比较常规的图片的描述生成然后索引构建在检索的时候召回拼接到上下文去做回答11. Hybrid RAG for Multilingual Document QA多语言文档问答混合 RAG这是一个针对充满噪声的历史报纸问答的多语言 RAG 系统。它通过语义查询扩展、使用倒数排名融合Reciprocal Rank Fusion的多查询检索以及仅在存在证据时才回答的生成提示词来处理 OCR 错误和语言演变问题。论文标题Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Robust Multilingual Document Question Answering论文链接https://arxiv.org/pdf/2512.12694代码链接https://anonymous.4open.science/r/RAGs-C5AE/12. RAGPart and RAGMaskRAG 安全防御机制这是针对 RAG 语料库投毒攻击的轻量级防御措施。RAGPart利用密集检索器如何从分区数据中学习的特性限制恶意文档的影响而RAGMask则通过掩盖 Token 和检测异常的相似度偏移来标记可疑文档且无需修改生成模型本身。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】