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为此，研究者们提出了自适应 rag 方法，也就是让 rag 系统自动决定什么时候执行“检索增强”，什么时候仅使用大模型本身输出结果 本回答基于最近提出的四个代表性 rag 方法来分析. Rag和agent方向仍处于上升期，尤其在 企业服务、垂直行业、软硬结合 的场景中机会明确。 对于从业者而言，需： 技术扎根：深入理解大模型底层机制（如注意力计算、微调策略）。 场. Rag rag 检索增强生成（retrieval augmented generation），已经成为当下最火热的llm应用方案和打开方式了。 理解起来不难，就是通过自有垂域数据库检索相关信息，.
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