当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
GraphRAG的索引速度慢，LightRAG的查询延迟高？
作者介绍： 本文作者来自通义实验室 RAG 团队，致力于面向下一代 RAG 技术进行基础研究。该团队 WebWalker 工作近期也被 ACL 2025 main conference 录用。
知识图谱（KGs）已经可以很好地将海量的复杂信息整理成结构化的、机器可读的知识，但目前的构建方法仍需要由领域专家预先创建模式，这限制了KGs的可扩展性、适应性和领域覆盖范围。
知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。
在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型的推理能力。
你好研究僧，听说刚刚中了顶会，却还在愁怎么做Poster（学术海报）？
您是否遇到过这样的困扰：明明搭建了完善的RAG系统，但Agent总是回答过时的信息，或者面对历史偏好变化时一脸茫然？
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在刚刚结束的 Google I/O 开发者大会中，Google 宣布上线由 Gemini 驱动的高级 AI 搜索模式 AI Mode，可以应对复杂问题，支持追问。与之前的 AI Overviews 对 AI 搜索的浅尝辄止不同，Google 终于不再死抱着“关键词+链接列表”，开始拥抱“自然语言交互+结构化答案”的“新”范式了。
