研讨话题：

1. 在RAG场景中，数据引擎的检索能力还有哪些潜在的改进空间？
2. 未来，检索技术与大型语言模型（LLM）的结合将如何进一步发展？
3. 除了RAG，还有哪些方法可以减少大型语言模型的幻觉问题并提高回答的准确性？
4. 多模态技术的发展将如何为RAG带来新的机遇？
5. 目前检索和生成模块相对独立，如何更有效地整合检索器和LLM？
6. RAG对于O1类推理模型的意义何在？
7. 在Transformer时代之后，RAG将如何演进？
8. 最近市面上出现了很多开源类的RAG类产品，如何看待这类产品的竞争力，以及他们未来的商业模式？
9. 未来RAG，是否有希望发展成类似像数据库一样的独立基础设施？