Speculative RAG
Speculative Retrieval-Augmented Generation (Speculative RAG) 是一种改进的生成式AI技术，旨在通过使用检索增强生成（RAG）来优化生成效率和响应质量。
其核心思想是结合生成模型（例如大语言模型，LLM）的强大自然语言生成能力与外部文档检索的精确性，以生成更可靠、上下文相关且高效的结果。
Speculative RAG 的核心概念和优势：
双模型架构：
生成模型：一个强大的语言模型用于生成自然语言文本。通常是大型语言模型，如 GPT 系列。
轻量级预测模型：一个更小且高效的生成模型用于快速初步生成响应。
检索模块：从外部文档或知识库中检索相关内容，以提高生成内容的准确性和相关性。
生成和检索并行进行：在传统 RAG 中，检索信息之后再进行生成响应，而 Speculative RAG 则允许在检索完成之前开始生成预测响应。通过引入较轻量级的预测模型，提前生成可能的响应，再结合检索得到的实际信息进行修正与优化。这一过程显著减少了等待时间，提高了生成效率。
增强生成的可靠性：使用检索到的真实世界文档来修正或强化初始生成结果，确保模型生成的内容更具事实性，避免语言模型的“幻觉”（生成不真实的内容）。
减少计算成本：由于初始生成由轻量级预测模型完成，只有在需要时才调用更强大的生成模型，这种方法减少了计算开销，同时保持了生成质量。
Fusion RAG
Fusion RAG 是一种先进的检索增强生成（RAG）技术，它旨在通过整合来自多个检索来源的信息，生成更加全面、准确的响应。这一方法特别适用于需要综合多方面信息的复杂查询。
Fusion RAG 的核心概念和优势：
信息融合：
Fusion RAG 通过将来自不同文档、知识库或数据源的信息结合起来，形成一个综合的答案。这使得生成的响应不仅更全面，而且能够涵盖多个视角和细节。
多源检索：
在处理用户查询时，Fusion RAG 不仅检索与查询直接相关的文档，还会从多个相关来源获取信息。这些信息可以是来自同一主题的不同文档，或者是跨领域的知识，以便更好地理解上下文。
上下文理解：
通过整合多个来源的信息，Fusion RAG 能够更好地捕捉查询的复杂性和多样性，从而提供更具上下文感的回答。
增强生成质量：
通过使用丰富的信息源，Fusion RAG 能够显著提高生成文本的准确性和深度，减少生成“幻觉”的风险。
Agentic RAG
Agentic RAG 是一种创新的检索增强生成（RAG）方法，专注于构建具有特定目标并能够自主运行的人工智能系统。这种系统利用检索过程来做出决策，并指导其后续行动。
Agentic RAG 的核心概念和特点：
自主性：
Agentic RAG 系统能够独立运行，依据其预设目标和环境反馈做出决策。这种自主性使得系统可以在动态环境中有效地进行调整和优化。
目标导向：
系统围绕特定目标进行设计，例如执行任务、回答查询或提供建议。通过明确的目标，Agentic RAG 能够集中其资源和注意力，从而提高执行效率。
动态信息检索：
在做出决策时，Agentic RAG 会实时检索相关的信息和数据。这一过程允许系统获取最新的信息，以支持其决策，从而确保生成的结果与当前环境和需求高度相关。
决策指导：
系统不仅生成响应，还会根据检索到的信息来指导其行动。Agentic RAG 可以通过分析不同来源的信息来评估可行性、风险和潜在收益，从而制定最佳行动方案。
持续学习：
通过与环境的互动，Agentic RAG 系统能够不断更新和优化其知识库和决策模型。这种持续学习的能力使其在处理复杂任务时能够越来越有效。
