我是 dtsola【IT解决方案架构师 | 一人公司实践者】。 前几天在知乎上刷到一个很有意思的提问："LLM无限上下文了，RAG还有意义吗？" 这个问题一下子击中了我。作为一个长期关注AI技术落地的从业者，我发现很多人在看到GPT-4、Claude等模型支持百万级token上下文后，开始质疑RAG

当企业知识沉睡于数据孤岛，大模型却在幻觉中徘徊。RAG不只是技术，更是打通知识与智能的关键桥梁。 本文分享企业级RAG系统实践经验，从三个方面展开：实践流程架构及特点、理论依据、实践总结与展望。通过从Naive RAG到Agentic RAG的演进路径，探索如何构建真正赋能企业的知识型AI应用。

在这个AI技术蓬勃发展的新时代，RAG技术犹如一座连接知识与智能的桥梁。让我们一起深入解读这张全面的RAG生态架构图。 💡 技术价值

大模型中的Transformer与混合专家（MoE）