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文章探讨了六种 RAG 架构，并建议根据数据新鲜度、查询模式和规模等因素选择合适的方法，以避免过度工程化。
文章分享了一个直觉，即RNNs中的压缩代表智能递归，而RLMs中的递归代表智能注意力，比较了AI模型中不同的上下文处理方法。
文章对比了Mamba和RWKV两个AI模型架构阵营的路线：Mamba面向云侧企业AI平台，RWKV面向端侧和边缘设备，各自适配不同硬件与推理场景。
一个推文串，解释了8种不同的RAG架构（Naive、Multimodal、HyDE、Corrective、Graph、Hybrid、Adaptive、Agentic）及其使用场景，并暗示了一种改进的索引技术。