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多模态RAG
多模态 RAG 是推动 AI 从单纯内容生成走向 Agent 智能体的关键路径，本次思维导图分享完整拆解迪士尼 RAG 助手的全链路构建流程。项目以搭建多模态 RAG 系统为核心，可处理文本、图片、视频等多种格式数据，解决非结构化数据处理、跨模态知识召回难题。流程分为三大核心阶段：首先是数据解析与向量化，对 Word、PDF 等文档解析，依托多模态 Embedding 模型，将文本、图像、视频转化为统一维度向量；其次构建统一 FAISS 向量索引，把不同模态向量存入同一向量空间，实现跨模态检索；同时搭配多种文档切片策略，切片作为检索质量基石，可按需选择方案优化召回效果。在查询推理环节，系统加入意图检测、相似度阈值过滤、智能 Query 处理，筛选有效检索素材，再交由大模型整合信息输出答案，实现 “以文搜图”“以图搜文”，让 AI 具备自主检索、筛选信息的能力，不再局限于简单生成文本。能力进一步延伸到 AI 辅助办公，可用于汇报材料制作，利用 AI 生成配图、借助 LLM 重塑工作流，高效产出图文素材。整套体系让 AI 拥有自主理解任务、检索外部资料、规划执行任务的能力，完成从被动生成到主动执行的转变。无论大模型开发学习者、AI 技术从业者，还是希望用 AI 优化汇报工作的职场人员，都可以参考这套落地方案。
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- 智能体
- AI Agent
- 多模态RAG
- AI辅助办公
- 可能替代RAG的技术
传统 RAG 遇挑战，三大替代技术谁主沉浮？本思维导图先剖析传统 RAG 固定流水线的本质缺陷，传统 RAG 依靠查询向量化、向量检索、拼接检索文本再送入大模型生成答案，整套流程固化，存在检索成本偏高、文本总结能力有限等短板，面对复杂企业知识库场景时容易出现信息遗漏、检索不准等问题。再深度解读超长上下文、Agentic Retrieval、LLM Wiki 三大技术及其适用边界。超长上下文技术依托大模型不断扩容的记忆容量，直接将完整文档作为输入，省去向量检索环节，适合小规模知识库，但存在 token 成本上涨、长文本中间信息遗忘等局限。Agentic Retrieval 智能体检索将检索升级为推理任务，构建思考、行动、观察的循环，依靠工具链自主规划、分步完成复杂查询，适配企业多步骤复杂检索需求。LLM Wiki 知识导航系统具备页面级语义存储、实体关系构建能力，支持知识动态更新，适合长期沉淀专业知识。最后给出技术选型指南，明确三大新技术并非全面取代 RAG，各自拥有适用场景与局限性，RAG 仍是企业级应用基石，企业可结合知识库规模、查询复杂度、成本预算灵活搭配方案。无论研究大模型应用的算法工程师、学习检索增强技术的研发人员，还是需要选型知识库方案的产品从业者，都可以借助这套分析框架理清 RAG 替代方案的技术逻辑。
- RAG高级技术与调优
如何提高 RAG 召回效率和精准度？本篇思维导图从知识库处理，到查询优化，到混合检索，再到精排召回，每一步都可以在不增加 LLM 负担的前提下提高召回质量。在知识库处理阶段，可通过知识库问题生成与检索向量化、对话知识沉淀、知识库质量校验、版本管理与性能对比，提前清洗、优化知识库内容，减少脏数据对检索的干扰，夯实底层数据基础。查询优化环节，采用多 Query 策略，借助大模型对原始查询进行改写、扩展，丰富检索维度，挖掘用户真实意图。检索层面使用混合检索策略，融合 BM25 关键词检索与向量检索，兼顾语义匹配与关键词命中，弥补单一检索方式的缺陷。检索完成后接入重排模型，对初步召回的候选文档做二次打分筛选，过滤无关片段，进一步提升结果精准度。导图还拓展了 GraphRAG 与 Agentic RAG 进阶方案，GraphRAG 依托知识图谱挖掘文本实体关联，适合复杂全局推理；Agentic RAG 将检索交给智能体，自主完成多轮检索规划。整套优化链路将工作量前置在检索环节，不额外增加大模型输入 token，减轻 LLM 处理压力。
- 多模态RAG
多模态 RAG 是推动 AI 从单纯内容生成走向 Agent 智能体的关键路径，本次思维导图分享完整拆解迪士尼 RAG 助手的全链路构建流程。项目以搭建多模态 RAG 系统为核心，可处理文本、图片、视频等多种格式数据，解决非结构化数据处理、跨模态知识召回难题。流程分为三大核心阶段：首先是数据解析与向量化，对 Word、PDF 等文档解析，依托多模态 Embedding 模型，将文本、图像、视频转化为统一维度向量；其次构建统一 FAISS 向量索引，把不同模态向量存入同一向量空间，实现跨模态检索；同时搭配多种文档切片策略，切片作为检索质量基石，可按需选择方案优化召回效果。在查询推理环节，系统加入意图检测、相似度阈值过滤、智能 Query 处理，筛选有效检索素材，再交由大模型整合信息输出答案，实现 “以文搜图”“以图搜文”，让 AI 具备自主检索、筛选信息的能力，不再局限于简单生成文本。能力进一步延伸到 AI 辅助办公，可用于汇报材料制作，利用 AI 生成配图、借助 LLM 重塑工作流，高效产出图文素材。整套体系让 AI 拥有自主理解任务、检索外部资料、规划执行任务的能力，完成从被动生成到主动执行的转变。无论大模型开发学习者、AI 技术从业者，还是希望用 AI 优化汇报工作的职场人员，都可以参考这套落地方案。
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- 可能替代RAG的技术
传统 RAG 遇挑战，三大替代技术谁主沉浮？本思维导图先剖析传统 RAG 固定流水线的本质缺陷，传统 RAG 依靠查询向量化、向量检索、拼接检索文本再送入大模型生成答案，整套流程固化，存在检索成本偏高、文本总结能力有限等短板，面对复杂企业知识库场景时容易出现信息遗漏、检索不准等问题。再深度解读超长上下文、Agentic Retrieval、LLM Wiki 三大技术及其适用边界。超长上下文技术依托大模型不断扩容的记忆容量，直接将完整文档作为输入，省去向量检索环节，适合小规模知识库，但存在 token 成本上涨、长文本中间信息遗忘等局限。Agentic Retrieval 智能体检索将检索升级为推理任务，构建思考、行动、观察的循环，依靠工具链自主规划、分步完成复杂查询，适配企业多步骤复杂检索需求。LLM Wiki 知识导航系统具备页面级语义存储、实体关系构建能力，支持知识动态更新，适合长期沉淀专业知识。最后给出技术选型指南，明确三大新技术并非全面取代 RAG，各自拥有适用场景与局限性，RAG 仍是企业级应用基石，企业可结合知识库规模、查询复杂度、成本预算灵活搭配方案。无论研究大模型应用的算法工程师、学习检索增强技术的研发人员，还是需要选型知识库方案的产品从业者，都可以借助这套分析框架理清 RAG 替代方案的技术逻辑。
- RAG高级技术与调优
如何提高 RAG 召回效率和精准度？本篇思维导图从知识库处理，到查询优化，到混合检索，再到精排召回，每一步都可以在不增加 LLM 负担的前提下提高召回质量。在知识库处理阶段，可通过知识库问题生成与检索向量化、对话知识沉淀、知识库质量校验、版本管理与性能对比，提前清洗、优化知识库内容，减少脏数据对检索的干扰，夯实底层数据基础。查询优化环节，采用多 Query 策略，借助大模型对原始查询进行改写、扩展，丰富检索维度，挖掘用户真实意图。检索层面使用混合检索策略，融合 BM25 关键词检索与向量检索，兼顾语义匹配与关键词命中，弥补单一检索方式的缺陷。检索完成后接入重排模型，对初步召回的候选文档做二次打分筛选，过滤无关片段，进一步提升结果精准度。导图还拓展了 GraphRAG 与 Agentic RAG 进阶方案，GraphRAG 依托知识图谱挖掘文本实体关联，适合复杂全局推理；Agentic RAG 将检索交给智能体，自主完成多轮检索规划。整套优化链路将工作量前置在检索环节，不额外增加大模型输入 token，减轻 LLM 处理压力。
- 多模态RAG
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