高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）已超越简单向量匹配，迈向LongRAG、Self-RAG与GraphRAG等高级形态。LongRAG通过大块重叠分片保留长上下文，提升连贯性；Self-RAG引入反思机制，动态判断检索必要性与内容相关性，增强可信度；GraphRAG构建知识图谱，支持多跳推理与复杂关系挖掘。三者分别应对上下文断裂、检索盲目性与关系表达缺失难题，代表2025年RAG工程化核心进展，可依场景组合使用以平衡准确性、成本与复杂度。
