随着大语言模型（LLM）的持续演进，RAG（检索增强生成）技术也在飞速发展。从早期的简单文档检索，到如今与 Agent、多模态、图结构等深度结合，RAG 正逐渐变得更智能、更具推理能力。
今天，我们整理了 11 种最新的 RAG 类型，从协同式、因果式、到图结构增强，为你打开通往下一代智能问答系统的大门。
🚀任务规划 + RAG：InstructRAG
InstructRAG 构建了一个基于 图结构的多智能体系统，包括：
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📌 RL Agent：探索更广泛的任务空间
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📌 Meta-Learning Agent：增强泛化能力
让 RAG 更加适合复杂任务规划。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.13032
🤝协同智能：CoRAG
在 多个客户端之间进行协作检索与生成，共享知识库，实现 联邦学习场景下的问答增强。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.01883
🔁推理控制：ReaRAG
通过 Thought → Action → Observation 循环，控制每一步是否需要检索，减少无意义的推理，提升准确率。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2503.21729
🌲搜索加持：MCTS-RAG
结合 蒙特卡洛树搜索（MCTS），即使是小模型也能处理复杂、知识密集的任务。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2503.20757
🧩问题类型识别：Typed-RAG
识别问题类型（比如比较、经验分享、辩论），将复杂问题 自动拆分成子任务，再逐步回答，尤其适用于非事实型问答。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2503.15879
🤖辩论式多智能体：MADAM-RAG
多个模型 围绕同一问题展开辩论，通过多轮交互提出各自观点，最终由汇总模块 去噪并生成权威答案。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.13079
🏗️多模态 & 多智能体：HM-RAG
三个智能体协同工作：
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💡Query Agent：分解问题
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📚Retrieval Agent：从文本/图/网页中检索
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🧠Synthesis Agent：整合与精炼答案
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.12330
🔄因果图加持：CDF-RAG
基于因果图进行多跳推理，支持动态反馈机制，确保生成内容沿着“因果路径”推理展开，提升解释性和准确性。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.12560
🧮异构图结构：NodeRAG
采用设计良好的异构图，将图算法与 RAG 无缝集成，在多跳问答中 超越 GraphRAG 与 LightRAG，准确性提升明显。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.11544
🧠知识粒度分层：HeteRAG
支持多粒度知识表示，检索时使用粗粒度语义块，生成时再细化为精炼知识，配合 自适应提示调优（Prompt Tuning），兼顾性能与效率。
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.10529
🔗高阶关系建模：Hyper-RAG
基于 超图（Hypergraph），同时捕捉知识之间的双边与多边关系，尤其适用于医疗等高风险领域，减少幻觉，提升精度。
🌀 轻量版本还可将检索速度提高 2 倍！
📄 论文：
https://huggingface.co/papers/2504.08758
✅总结 & 展望
🔍 新一代 RAG 正在以更智能、更结构化的方式，成为 LLM 在推理、问答、规划领域的“超级大脑”。
📌 如果你是从事大模型应用的开发者、研究者，这些 RAG 的演进路径无疑提供了大量创新灵感。
✨ 关注我们，带你持续追踪 LLM + RAG 的最前沿！
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（文：PyTorch研习社）