RAG技术作为大语言模型时代的赋能技术，已从基础的Naive RAG演进至包含Advanced RAG、Graph RAG、Agentic RAG的完整技术谱系。本文详细对比了四种RAG技术的架构设计、能力边界、性能表现及场景适配性，为企业在不同需求下的技术选型提供了决策框架。Naive RAG适合基础问答场景，Advanced RAG通过全流程优化提升检索准确率，Graph RAG利用知识图谱强化复杂关系推理，而Agentic RAG则通过智能体架构实现动态决策。RAG技术的演进遵循需求驱动、能力升级、架构优化的逻辑，未来将呈现多模态融合、智能体能力深化、实时性与动态性提升、可解释性与可信度强化、成本效益优化五大发展趋势。