检索增强生成（RAG）技术自2023年以来经历了从技术探索到行业落地的快速演进。2025年的RAG已不再是简单的"检索+生成"框架，而是深度融入智能体生态，成为多模态信息处理的核心组件。其应用现状呈现出三个显著特征：
垂直领域的深度适配成为RAG技术落地的关键路径。在金融领域，金城银行"企业智脑"采用轻量级RAG方案，将呼叫中心质量检测流程自动化率从5%提升至100%，同时降低模型再训练成本。公益诉讼领域，乌兰察布市检察院的"智汇益心"智能体通过RAG构建法律知识库，实现多模态线索分析与法规精准匹配，显著提升案件处理效率。航空维修场景中，上海埃威的专利技术通过MultiHop-RAG实现故障诊断的多跳推理，将维修日志转化为可检索的结构化知识。这些案例表明，RAG的价值正从通用能力转向行业专属的知识建模与业务流程重构。
多模态理解能力的突破重构了知识处理范式。传统RAG受限于文本处理能力，面对图表、公式等非结构化数据时存在严重信息损耗。香港大学开源的RAG-Anything系统通过统一的知识图谱建模，实现了文本、图像、表格、公式的跨模态关联分析，使AI能够理解"图中趋势"或"表格最大值"等复杂查询。蚂蚁集团与浙大合作的KAG框架更进一步，通过知识图谱与文本块的互索引，在电子政务问答中使准确率从66.5%提升至91.6%。这种从单一模态到全模态的跃迁，使得RAG能够处理学术论文、财务报告等真实场景中的复合文档。
技术架构的模块化演进
催生了新型应用范式。RAG正从独立系统转变为Agent生态的子模块，承担记忆管理、任务分解等核心功能。石家庄公交集团的智能调度系统将RAG与DeepSeek-R1大模型结合，构建了动态更新的行业知识中枢。微软开源的GraphRAG通过知识图谱解决语义鸿沟问题，在某制造企业中将故障排查时间从8小时缩短至18分钟。这种模块化趋势使RAG能够灵活适应复杂业务场景，同时也带来了跨Agent知识同步、安全防护等新挑战。
当前RAG技术已跨越概念验证阶段，其应用价值在金融、法律、制造等领域得到实证。然而，行业定制化知识建模、多跳推理优化、多模态安全防护等深水区问题仍有待突破。未来RAG的发展将更强调技术与业务场景的共生演进，而非单纯的技术指标竞赛。