自大型语言模型（LLM）迈入规模化应用阶段，检索增强生成（RAG）技术便始终占据核心应用赛道。尽管业界不乏“RAG仅是过渡性技术”的声音，但不可否认的是，在当前技术体系中，RAG仍是支撑众多场景落地的关键技术之一，其适用范围已覆盖智能客服、专业咨询、信息检索、企业知识库问答等多个领域，为解决LLM“知识过时”“幻觉生成”等问题提供了重要方案。

不过，技术的迭代从未停滞，RAG技术也历经多轮进化，从最初的基础形态，逐步衍生出Graph RAG（图结构检索增强）、Agentic RAG（智能体驱动检索增强）等进阶形态。而随着多模态技术的突破——即模型能够理解和处理文本、图像、音频、视频、表格等多种信息形式，多模态RAG技术应运而生，为RAG的应用边界拓展了新的可能。

那么，传统RAG与多模态RAG究竟存在哪些差异？二者各自的优劣势又体现在哪里？此外，近年来备受关注的智能体（Agent）技术，又能如何与这两种RAG形态结合，进一步释放技术价值？

一、传统RAG与多模态RAG：从“优化”到“升级”的维度跨越

如今的RAG早已不是早期单一的技术形态，传统RAG的迭代路径清晰地呈现出“精细化”趋势：从最基础的Naive RAG（简单检索+生成），到优化检索策略的Advanced RAG（如加入重排序、过滤机制），再到模块化拆分的Modular RAG（将数据处理、检索、生成等环节解耦），随后又结合图结构知识的Graph RAG（提升关联信息检索能力），以及引入初步决策逻辑的Agentic RAG，每一次迭代都在“如何更高效、更精准地处理文本数据”上做加法。

而多模态RAG的出现，则跳出了传统RAG的迭代框架——如果说传统RAG的演进是“在同一维度上的优化”，那么多模态RAG则是“跨维度的技术升级”。二者的核心差异，本质上是对“检索数据范围”的定义不同：传统RAG始终围绕“文本数据”展开，而多模态RAG则打破了这一限制，将检索对象扩展到文本、图像、音频、视频、表格、PDF中的图文混合内容等多种模态数据。

这种差异背后，是对“信息表达形式”的认知升级。在当下的信息环境中，单一的文本、图像或视频都难以完整传递信息——比如一份产品说明书，需要文字解释参数，也需要图片展示外观；一段学术报告，需要文字阐述观点，也需要图表呈现数据；一个生活教程，需要视频演示操作，也需要文字标注要点。“多模态混合”早已成为信息传递的主流形式，而传统RAG对此的处理方式却存在明显局限。

传统RAG面对非文本数据时，通常会采用“降维转换”的策略：例如将图片通过OCR技术提取文字，将音频通过语音转文字（ASR）转换为文本，再基于转换后的文本进行检索。但这种“高维信息压缩为文本”的过程，必然会导致信息丢失——图片中的色彩、布局、细节，音频中的语气、节奏，视频中的动作、场景，这些对理解信息至关重要的元素，都会在转换中被舍弃。即便传统RAG通过多轮迭代优化了检索速度、准确性和存储效率，但“只能处理文本”的核心限制并未改变，自然难以满足多模态信息场景的需求。

多模态RAG则从根本上解决了这一问题。它无需将非文本数据转换为文本，而是通过多模态模型直接理解不同模态数据的语义：比如检索“某款手机的拍照效果”时，多模态RAG可以同时检索到手机的文字参数（如像素、光圈）、实拍图片（展示成像效果）、评测视频（演示拍摄过程），并在生成结果时，将这些多模态信息整合呈现——既用文字总结核心卖点，也附上图片和视频链接，甚至直接在回答中嵌入图文内容。这种“信息全维度呈现”的方式，不仅更符合人类理解信息的习惯，也极大提升了用户体验。

当然，这并不意味着传统RAG会被淘汰。二者并非“替代关系”，而是“互补关系”：在纯文本场景（如法律文档检索、小说内容问答）中，传统RAG仍具备“轻量、高效”的优势；而在需要多模态信息的场景（如电商产品咨询、教育课件检索、医疗影像辅助诊断）中，多模态RAG则更具不可替代性。更重要的是，传统RAG在文本处理、检索策略、生成优化等方面的技术积累，同样可以复用到多模态RAG中——比如多模态RAG中的文本部分检索，仍可沿用传统RAG的重排序、过滤机制，只是在此基础上增加了对其他模态数据的处理模块。

二、智能体（Agent）：让RAG从“被动执行”到“主动决策”

如果说多模态RAG解决了RAG“能处理什么数据”的问题，那么智能体（Agent）技术则解决了RAG“如何根据场景选择处理方式”的问题。

首先需要明确：RAG与Agent是两种独立的技术体系，二者没有直接交集，但存在极强的互补性。RAG的核心是“检索增强生成”，本质上是一套“被动执行”的流程——给定一个查询，按照预设的步骤（如检索数据源、过滤结果、生成回答）完成任务，无法根据查询的具体场景调整流程。而Agent的核心是“自主决策与执行”，它具备目标拆解、策略选择、步骤规划、反馈调整的能力，可以根据不同的任务需求，自主调用工具或技术完成任务。

将Agent与RAG结合，本质上是让Agent成为RAG的“决策大脑”，让RAG从“固定流程”变为“灵活适配”。这种结合对传统RAG和多模态RAG同样适用，具体体现在以下几个方面：

1. 场景化检索策略选择：面对不同的查询，Agent可以自主判断需要调用哪种RAG形态、哪种检索策略。例如，当用户查询“某法律条文的具体内容”时，Agent会判断这是纯文本场景，调用传统RAG并选择“精准匹配+法律术语过滤”的检索策略；当用户查询“如何安装某款家具，并展示安装步骤图”时，Agent会判断需要多模态信息，调用多模态RAG，并同时检索“文字安装说明”和“步骤图片/视频”；当用户查询“某公司近三年的营收变化，并对比同行业数据”时，Agent会调用多模态RAG，检索该公司的文字财报和行业对比图表。

2. 复杂任务拆解与多轮检索：面对需要多步处理的复杂查询，Agent可以拆解任务并多次调用RAG。例如，用户查询“分析某部电影的票房数据、观众评价，并对比其前作的差异”，Agent会先拆解为三个子任务：①检索该电影的票房数据（可能涉及表格模态）；②检索观众评价（文本模态）；③检索前作的票房与评价（多模态），随后分步骤调用多模态RAG完成每个子任务，最后整合结果生成回答。

3. 错误修正与反馈优化：Agent可以对RAG的结果进行校验，并根据反馈调整策略。例如，若多模态RAG检索到的图片与查询无关，Agent可以识别这一错误，并重新调整检索关键词或筛选条件，再次调用RAG获取更准确的结果；若传统RAG生成的回答存在信息遗漏，Agent可以分析遗漏的维度，补充检索相关文本，完善回答。

简单来说，RAG是一套“高效的工具”，而Agent是“会使用工具的大脑”。没有Agent的RAG，只能按照固定流程处理任务；而有了Agent的RAG，则能根据不同场景“主动思考”，选择最适合的工具和策略，从而更灵活地应对复杂需求。

三、总结：RAG技术的未来方向——多模态与智能体的深度融合

从传统RAG到多模态RAG，是技术从“适配单一数据”到“适配多元信息”的跨越，解决了“信息完整性”的问题；从RAG到Agent+RAG，是技术从“被动执行”到“主动决策”的升级，解决了“场景灵活性”的问题。

未来，RAG技术的发展趋势必然是“多模态”与“智能体”的深度融合：一方面，多模态RAG会进一步提升对复杂模态数据的理解能力，比如更精准地关联文本与图像的语义、更流畅地整合视频与文字的信息；另一方面，Agent会赋予RAG更复杂的决策能力，比如根据用户的历史交互习惯调整检索优先级、根据任务难度自主选择多模态数据源、在检索结果不足时主动拓展数据范围。

对于企业和开发者而言，理解这一趋势的意义在于：在设计RAG相关应用时，不应再局限于“文本检索”的传统思路，而应结合具体场景判断是否需要多模态能力；同时，也需考虑引入Agent技术，让RAG应用从“单一功能工具”升级为“能适配多场景的智能系统”。只有这样，才能充分发挥RAG技术的价值，满足当下多样化、复杂化的信息服务需求。

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