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摘要： RAG技术通过“检索+生成”范式解决大模型知识滞后、幻觉严重等核心痛点，已迭代至三代： 传统RAG：静态流水线检索，低成本、低延迟，但无法处理复杂逻辑； GraphRAG：基于知识图谱实现多跳推理，适合强关联场景，但构建成本高； AgenticRAG：智能体自主决策，支持多工具协同与迭代检索，能力全面但资源消耗大。 选型建议：简单场景用传统RAG，行业知识用GraphRAG，复杂动态任务用