RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成）正在迅速发展，变得更加高效、准确，最新的研究正为其未来发展奠定基础，越来越多的公司正在采用RAG来提升组织的性能和效率。

在2025年2月发布的108篇与RAG相关的ArXiv论文中，我们精选了10篇最具影响力的研究。这些论文介绍了创新的RAG框架、改进的检索策略以及新的评估基准——不断优化AI如何整合外部知识，以实现更可靠、更具上下文感知能力且可扩展的生成。让我们深入了解这些突破性的研究！

1）DeepRAG：逐步思考检索的RAG方法

大模型（LLM）尽管具备推理能力，但在事实准确性上仍存在挑战，且有效整合RAG仍然较为困难。DeepRAG通过将检索增强推理建模为马尔可夫决策过程（MDP），使其能够进行自适应检索和查询分解。该方法能策略性地决定何时检索外部知识，何时依赖内部推理，从而提高检索效率，并将答案准确性提升21.99%。

创新点： DeepRAG 通过减少不必要的检索并提升事实准确性，提高了LLM的可靠性，使AI生成的响应更加精准可信。

https://arxiv.org/pdf/2502.01142

2）SafeRAG：RAG的安全性基准

虽然RAG在知识密集型任务中表现优异，但它也因依赖外部知识而更容易受到攻击。SafeRAG 是一个新的基准，专门用于评估RAG的安全性，将攻击分为四种类型，并提供人工标注的数据集进行评测。对14个RAG组件的测试表明，现有防护措施存在严重漏洞，即便是基础攻击也能绕过防护并降低服务质量。

创新点： SafeRAG 识别了RAG系统中的关键安全风险，强调了构建强大防御机制的重要性，以防止AI生成内容中的虚假信息和对抗性操纵。

https://arxiv.org/pdf/2501.18636

代码：https://github.com/IAAR-Shanghai/SafeRAG

3）缓解RAG中的偏见：控制嵌入模型

RAG系统的偏见可能来源于LLMs、嵌入模型（embedders）以及语料库，这些偏见相互作用影响最终输出。本研究分析了性别和政治偏见，并发现组件偏见与整体系统偏见呈线性关系。通过对120个微调的嵌入模型进行测试，研究表明，特别是通过对嵌入模型进行反向偏差调整，可以在不影响系统效用的情况下有效缓解偏见。

创新点：理解和管理RAG系统中的偏见冲突对于构建更公平的AI模型至关重要，从而确保生成内容的平衡性和公正性。

https://arxiv.org/pdf/2502.17390

4）RAG vs. GraphRAG：系统性评估与关键洞察

传统RAG在文本数据方面表现优异，而GraphRAG更适用于知识图谱等结构化数据。本研究在基准任务上对两者进行了系统评估，揭示了它们各自的优势和局限性。研究发现，将隐式文本知识结构化为图结构可以在特定任务中提升性能，并提出了结合RAG和GraphRAG优点的策略。

**创新点：**对RAG与GraphRAG的深入比较，有助于优化AI的检索策略，使其在不同应用场景下更高效地处理信息。

https://arxiv.org/pdf/2502.11371

5）公平RAG：公平排名在RAG中的影响

当前的RAG系统往往忽略公平排名技术，导致检索结果的偏见。本研究分析了12种RAG模型在7个任务中的公平性，提出了一种基于公平排名的检索方法，以提高来源归属的公平性。研究结果表明，公平排名不仅不会降低系统性能，反而可能提升其表现。

创新点：在RAG系统中引入公平性机制，有助于提高透明度和责任感，防止信息曝光的不公平现象，推动更加负责任的AI生成内容。

https://arxiv.org/pdf/2409.11598

6）从RAG到记忆：大模型的非参数持续学习

人类般的持续学习仍然是LLM的挑战，而当前RAG系统依赖的向量检索缺乏人类记忆的动态性。HippoRAG 2 通过增强段落间的联系并优化LLM的利用效率，在事实、推理和联想记忆任务上超越了标准RAG，提升了7%的联想记忆能力。

创新点：HippoRAG 2 使AI更接近人类记忆，提高知识保留和推理能力，使LLMs更具适应性，并能够进行长期知识整合。

https://arxiv.org/pdf/2502.14802

代码： https://github.com/OSU-NLP-Group/HippoRAG

7）MEMERAG：面向RAG的多语言端到端元评测基准

MEMERAG是一个多语言RAG系统的评测基准。不同于仅关注英文或翻译内容的现有基准，MEMERAG 采用母语查询和专家标注来评估忠实度和相关性。实验结果显示，MEMERAG 在多语言环境下具有更高的一致性，能够更准确地评测RAG模型的表现。

创新点： MEMERAG 确保了RAG模型在不同语言环境下的公平性和准确性，捕捉到翻译基准难以体现的文化差异，从而提升AI内容的全球适用性和可靠性。

https://arxiv.org/pdf/2502.17163

8）像法官一样评估：提升RAG评测的一致性

评估RAG模型的可靠性仍然是一个挑战。本研究提出 Judge-Consistency（ConsJudge）方法，利用LLMs的多维度评估能力，通过 DPO 训练优化评估一致性。实验表明，ConsJudge 可提升评估的准确性，并与高级LLM的评估结果高度一致。

创新点： ConsJudge 提供了一种系统化方法来改进RAG评测的一致性，减少幻觉，提高LLMs的整体表现。

https://arxiv.org/pdf/2502.18817

代码： https://github.com/OpenBMB/ConsJudge

9）RAG在长上下文处理中的表现如何？

长上下文处理仍然是LLM的挑战，而RAG在此类任务中容易受到检索不准确和上下文碎片化的影响。RetroLM 通过引入KV级别的检索增强技术，有选择性地检索关键KV缓存页面，提高计算效率。实验表明，RetroLM 在 LongBench 和 InfiniteBench 基准测试中优于现有长上下文处理方法，尤其是在推理密集型任务中。

创新点：RetroLM 提高了LLMs对长上下文的处理能力，减少计算成本，同时提高推理和理解的准确性。

https://arxiv.org/pdf/2502.11444

10）RankCoT：通过排序思维链优化RAG

RankCoT通过结合重排序信号和 Chain-of-Thought（CoT）推理来提升RAG的知识提取能力。RankCoT 训练 LLM 生成基于 CoT 的摘要，过滤无关文档，并采用自我反思机制进一步优化结果。实验表明，该方法优于现有的知识优化模型。

创新点：RankCoT 有助于提高LLMs对相关知识的提取和利用能力，减少噪声信息带来的错误，使AI生成的响应更准确。

https://arxiv.org/pdf/2502.17888

代码： https://github.com/NEUIR/RankCoT

结论

RAG正在快速演进，这些最新研究展示了在检索策略、安全性、评估方法和效率方面的持续创新。从基于Agent的适应性增强，到更先进的长上下文检索，研究人员不断优化AI如何整合和利用外部知识。

无论你是AI研究者、开发者还是爱好者，了解这些突破至关重要。今天的改进将塑造下一代AI系统，使其更加准确、安全和强大。请持续关注 RAG 领域的最新进展！

---

如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

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。可以说是最科学最系统的学习成长路线。

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PDF）

3. 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. 2024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。

5. 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。

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。

全套的AI大模型学习资源已经整理打包，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】