主要观点：

• 人工智能（AI）正在改变企业应用，其采用并非一刀切，企业根据自身需求等在不同层次整合 AI。
• 介绍了三类 AI 注入应用（AI-Embedded、AI-Assisted、AI-Centric）及其企业用例，以及检索增强生成（RAG）如何通过提高 AI 应用的准确性等进行革命。
• RAG 有不同实施模式，从基本的 Naive RAG 到高级和 Agentic RAG，可帮助企业增强 AI 应用。
• 企业 AI 采用是一个连续的过程，从嵌入到辅助再到以 AI 为中心，RAG 能显著提升 AI 系统性能。

关键信息：

• 三类 AI 注入应用的特点及用例，如 AI-Embedded 优化现有工作流，AI-Assisted 辅助决策，AI-Centric 以 AI 为主要驱动。
• RAG 的核心组件包括数据管理、数据处理、对话接口/UI、检索模块和生成模块等，不同阶段的 RAG 有不同的增强组件和功能。

重要细节：

• 在 Naive RAG 中，数据管理负责输入数据的存储，数据处理将文档转化为向量并存储在向量数据库，对话接口用于交互，检索模块获取相关信息，生成模块生成响应。
• 中间阶段的 RAG 增加了缓存模块、模型评估、伦理合规和反馈等组件。
• 高级阶段的 RAG 加入了模型网关、监管合规和监测观察等组件。
• Agentic RAG 具备工具、响应评估器和状态管理等能力，可实现自主、实时的多步执行。

结论：企业 AI 采用应从嵌入开始，利用辅助应用促进人机协作，构建以 AI 为中心的应用以解锁新机会，RAG 能让 AI 应用更相关可靠，为未来智能高效企业铺路。同时列出了额外贡献者和相关参考文献。