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LLM出现的第一天起，就有很多人想把LLM这种公域的认知智能应用于企业场景。首先面临的是需要喂给LLM企业具体场景的知识作为上下文，输出为企业场景需要的业务文本、逻辑和智能，以及结合agent自动化工作流提高效率。 场景知识注入的挑战，表现为一个RAG问题，RAG从naive、advanced到modular，以及为了解决知识碎片化的GraphRAG，甚至近期更提出了agentic RAG，把知识提取作为一个更自主和自适应的企业AI Multi-Agengt应用的一个模块。