RAG 2.0技术在多模态支持、复杂推理、检索质量等方面取得突破，但仍面临诸多挑战，如多模态数据处理不足、检索精度低、生成幻觉、计算资源消耗大等。其关键技术包括混合搜索、DPR、重排序模型、多模态RAG、强化学习和图神经网络等。RAG从1.0到2.0的架构升级显著提升了性能，未来Agentic RAG等方向将推动其进一步发展。