RAG 正在重塑未来：最新 11 种新型 RAG 类型一次看懂！

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。

任务规划 + RAG：InstructRAG

InstructRAG 构建了一个基于图结构的多智能体系统，包括：

RL Agent：探索更广泛的任务空间

Meta-Learning Agent：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

🤝协同智能：CoRAG

在 多个客户端之间进行协作检索与生成，共享知识库，实现 联邦学习场景下的问答增强。

论文：

https://huggingface.co/papers/2504.01883

推理控制：ReaRAG

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

搜索加持：MCTS-RAG

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

🧩问题类型识别：Typed-RAG

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

多模态 & 多智能体：HM-RAG

三个智能体协同工作：

Query Agent：分解问题

Retrieval Agent：从文本/图/网页中检索

🧠Synthesis Agent：整合与精炼答案

论文：

https://huggingface.co/papers/2504.12330

因果图加持：CDF-RAG

基于因果图进行多跳推理，支持动态反馈机制，确保生成内容沿着“因果路径”推理展开，提升解释性和准确性。

论文：

https://huggingface.co/papers/2504.12560

🧮异构图结构：NodeRAG

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

🧠知识粒度分层：HeteRAG

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（Prompt Tuning），兼顾性能与效率。

论文：

https://huggingface.co/papers/2504.10529

高阶关系建模：Hyper-RAG

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

总结 & 展望

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。

关注我们，带你持续追踪 LLM + RAG 的最前沿！

欢迎留言：你最感兴趣的是哪一种新型 RAG？

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