RAG应用的八种技术架构

RAG(Retrieval-Augmented Generation检索增强生成)是一种通过整合外部知识检索来增强大语言模型LLM能力的技术简而言之就是给LLM加了知识外挂这个知识外挂可以是传统关系型数据库、向量数据库或图数据库。RAG的另外一个核心内容是提示词模板Prompt Template最终是要将检索到的知识结合提示词一起发送给LLM来增强生成。那么为什么需要RAG因为大语言模型有几个现实问题受训练资料时间的影响它的知识能力停止资料截止的时间也就是说无法获取最新的知识对于无法回答的问题大语言模型会一本正经的胡说八道俗称“幻觉”对于一些较专业的场景如医疗、法律等比较严谨的领域大语言模型只是一般性知识的回答无法应对专业问题微调的成本太高。总结来说就是知识截止时间和专业领域知识欠缺。RAG使用外部知识来增强LLM的能力知识库可以做到数据的实时更新针对特定领域构建对应的知识库相比较模型微调大大降低了开发成本只需要用通用的LLM对接知识库。先不聊特别深入的话题我们就用大白话聊聊RAG的几种架构这些架构既是AI时代的不断探索也是针对不同场景的选择总有一款适合你。▍一、Naive RAG 基础RAG基础RAG是最简单的RAG架构一般做快速验证可以使用流程比较清晰用户查询-查询内容嵌入-检索知识库-LLM生成返回▍二、Multimodal RAG 多模态RAG多模态RAG和Naive RAG流程相同唯一的不同是数据源使用了多类型数据如音视频、文本等。它的好处是对于支持多模态的模型来说可以查询图片或者视频。▍三、Graph RAG 图RAG前面提到知识库可以是关系型数据库也可以是图数据库。图数据库是以实体为节点关联关系为边能沿着关系链遍历从而天然具备可解释性且推理路径可视化精准找到长链问题的答案Graph RAG就是通过知识图谱增强检索知识的能力适用于合规、医疗等强监管场景。▍四、Corrective RAG 纠正式RAGCorrective RAG是在查询分析之前加入了查询分析以及网络搜索模块例如通过查询分析对query进行改写再检索向量库利用web检索可置信内容等。目的就是为了进一步提高检索准确度降低幻觉。适用于企业知识库、开放领域问答等。质检-修正-网络兜底▍五、HyDE 假设文档嵌入HyDEHypothetical Document Embeddings假设文档嵌入顾名思义是用假设性的文档来改进LLM生成答案的方法。它的做法很简单就是先用LLM生成假设性的答案然后再将假设性答案嵌入查询那么嵌入查询就有可能查询到更可靠的答案。相当于用答案来搜索答案有点达文西的感觉了它的目的是捕捉问题隐藏的意图丰富查询语句解决查询语句细节不充分的搜索。▍六、Hybrid RAG 混合RAGHybrid RAG是混合多种数据库进行查询的技术解决单一数据库的劣势列入结合图数据库和向量数据量充分利用它们的优势提升检索能力。▍七、Adaptive RAG 自适应RAGAdaptive RAG体现在“自适应”上核心是动态路由和策略自适应根据问题复杂程度动态选择检索路径对于简单问题直接LLM回答复杂问题多步迭代提升检索效率降低成本。有点“看人下菜碟”的意思。适用于智能客服场景。▍八、Agentic RAG 代理式RAGAgentic RAG引入代理的概念使用AI智能体协同工作自主查询面对复杂任务也是游刃有余。因为智能体能拥有记忆组件、规划以及调用工具的能力那么在检索式就能利用LLM的推理能力自主规划查询步骤解决了传统RAG固定流水线的问题。例如多智能体可以实现一个智能体查询邮件、一个智能体查询数据库一个智能体查询网络显著增加了检索内容以及效率但同时带来的问题是成本也会提高。▍总结以上的八种RAG架构各有千秋智能的不一定是最好的简单的未必是最差的根据自己的所需场景选择才是最重要的学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】