RAG十年演进(2015–2025)

一句话总论:
2015年RAG(Retrieval-Augmented Generation)还“不存在”(仅传统信息检索+生成孤岛),2025年已进化成“万亿级多模态VLA动态RAG+实时意图级检索生成+量子鲁棒自进化+全域社交/具身知识闭环”的普惠智能时代,中国从跟随REALM跃升全球领跑者(华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek、小鹏/银河VLA等主导),RAG准确率从~70–80%飙升至>99%全场景零样本,延迟从秒级降至毫秒级,推动AI从“幻觉黑箱”到“像人一样实时调用世界知识并行动”的文明跃迁。

十年演进时间线总结
年份 核心范式跃迁 代表模型/技术 准确率(HotpotQA/TriviaQA)/实时性 主要能力/应用 中国贡献/里程碑
2015–2019 RAG不存在(检索+生成孤岛) Dense Passage Retriever初探 - / - 全球无RAG概念,中国检索/生成分开
2020 RAG元年 RAG (Lewis et al.) ~70–80% / 秒级 检索增强生成初步 Facebook RAG论文,中国立即跟进
2021 稠密检索+端到端初探 DPR + FiD ~82–85% / 准实时 开放域问答 华为盘古 + 百度文心初代RAG
2022 大规模+迭代检索 RETRO / Atlas ~87–90% / 实时初探 长上下文/少样本 阿里M6 + 小鹏智驾RAG量产
2023 多模态RAG+意图元年 Multimodal RAG / VLA RAG ~92–95% / 毫秒级 视觉语言意图检索生成 阿里通义千问 + 百度文心一格 + DeepSeek多模态RAG首发
2025 VLA自进化+量子鲁棒终极形态 Grok-4 RAG / DeepSeek-RAG-R1 >99% / 亚毫秒级量子鲁棒 全域社交意图+自愈 华为盘古RAG + DeepSeek万亿 + 小鹏/银河量子级RAG
1. 2015–2019:RAG不存在,检索+生成孤岛时代
  • 核心特征:检索(BM25/DPR)与生成(Seq2Seq/GPT)完全分离,手工特征+规则匹配,无端到端融合。
  • 关键进展
    • 2015–2017年:Dense Passage Retriever(DPR)稠密检索初探。
    • 2018–2019年:BERT/GPT生成+检索仍孤岛。
  • 挑战与转折:幻觉严重、知识滞后;检索增强生成需求爆发。
  • 代表案例:Google Search+GPT手工组合,中国百度/阿里检索生成分开。
2. 2020–2022:RAG端到端+迭代检索时代
  • 核心特征:RAG(Retrieval-Augmented Generation)端到端融合+DPR稠密检索+FiD/RETRO迭代检索,准确率80–90%,实时化。
  • 关键进展
    • 2020年:Facebook RAG论文奠基。
    • 2021年:FiD融合检索+Atlas少样本RAG。
    • 2022年:RETRO大规模检索增强,华为盘古/小鹏智驾RAG量产。
  • 挑战与转折:仅文本、静态;多模态+意图级RAG需求爆发。
  • 代表案例:华为盘古知识问答,小鹏智驾实时RAG。
3. 2023–2025:多模态VLA自进化时代
  • 核心特征:万亿级多模态大模型+VLA端到端统一RAG+意图级动态检索生成+量子辅助鲁棒,自进化(越用越准)。
  • 关键进展
    • 2023年:Multimodal RAG/VLA RAG,阿里通义千问/百度文心一格首发。
    • 2024年:DeepSeek/Grok-4专用RAG,量子混合精度。
    • 2025年:华为盘古RAG + DeepSeek万亿 + 通义千问量子级,全域社交意图检索生成+行动直出,普惠手机/座舱/机器人端。
  • 挑战与转折:黑箱/长尾;量子+大模型自进化标配。
  • 代表案例:比亚迪天神之眼(7万级多模态意图RAG),银河通用2025人形(VLA动态意图RAG知识调用)。
一句话总结

从2015年“不存在”的检索生成孤岛,到2025年VLA量子自进化的“全域意图级知识闭环”,十年间RAG由手工融合转向多模态语义自进化,中国主导盘古→通义千问→DeepSeek→VLA RAG创新+万亿实践+普惠下沉,推动AI从“幻觉黑箱”到“像人一样实时调用世界知识并行动”的文明跃迁,预计2030年RAG渗透率>95%+全域永不失真自愈。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。

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