文章系统介绍了8种RAG策略，包括朴素RAG、多模态RAG、HyDE等，每种策略的适用场景、条件和案例。提供了四维度对照表作为技术选型参考，并给出监控指标、Fallback策略和A/B开关等部署小贴士，帮助读者根据实际需求选择合适的RAG策略。

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1. 朴素 RAG
   仅基于查询向量与存储向量之间的相似度检索文档。
   适用于简单、以事实为主的查询，只需直接语义匹配即可。
2. 多模态 RAG
   可处理文本、图像、音频等多种数据类型，通过跨模态嵌入与检索完成。
   适合跨模态检索任务，例如用文本查询同时获得文本与图像上下文。
3. HyDE
   查询本身与文档并不语义相似。
   该技术先根据查询生成一份“假设回答”文档，再基于该文档的向量去检索更相关的真实文档。
4. 校正式 RAG
   通过与可信来源（如网页搜索）比对来验证检索结果。
   确保信息最新且准确，在向大模型传递前过滤或修正检索内容。
5. GraphRAG
   将检索内容转化为知识图谱，捕获实体与关系。
   通过提供结构化上下文与原始文本一起增强大模型推理。
6. 混合 RAG
   在同一流水线中同时采用稠密向量检索与基于图谱的检索。
   当任务既需要非结构化文本又需要结构化关系数据以给出更丰富答案时尤为有效。
7. 自适应 RAG
   动态判断查询是仅需简单直接检索，还是需要多步推理链。
   将复杂查询拆分为若干子查询，以获得更全面的覆盖与更高准确度。
8. 智能体 RAG
   利用具备规划、推理（ReAct、CoT）与记忆能力的 AI 智能体，从多来源协调检索。
   特别适用于需要调用工具、外部 API 或综合多种 RAG 技术的复杂工作流。

下面根据RAG 策略的“场景—条件—案例—落地策略”设计了四维度对照表，可作为技术选型手册作为参考：

策略	典型场景 & 触发条件	成功案例 & 关键指标	落地策略（工具链 / 超参 / 注意点）
1. Naive RAG	FAQ、知识库问答	某 SaaS 客服机器人：Top-1 命中率 96 %，延迟 < 200 ms	纯向量库（FAISS / Milvus）
2. Multimodal RAG	电商“图文混合搜索”	淘宝“拍立淘”改版：CTR↑31 %	CLIP/BLIP 双塔模型统一向量空间
3. HyDE	技术论坛，用户提问口语化，与文档措辞差异大	StackOverflow 内测：Recall@10 ↑18 %	先用 LLM 生成 200 字假设答案
4.Corrective RAG	医疗/法律，信息过期风险高	某法律 SaaS：幻觉率从 12 % → 3 %	检索后调用 Google/Bing API 交叉验证
5. Graph RAG	企业级故障排查（根因链）	车联网售后：定位时间缩短 40 %	Neo4j + entity-linking
6. Hybrid RAG	制造业设备手册：既有表格参数又有段落描述	某重工知识库：MRR ↑22 %	ES 做关键词召回 Top-100
7.Adaptive RAG	金融研报问答，问题复杂度差异大	某券商 APP：复杂查询准确率 91 % → 96 %	先用 LLM 判断“是否需要分解”
8.Agentic RAG	运维工单：需查 CMDB、日志、API 三步	某云厂商：工单平均处理时长 45 min → 12 min	LangGraph / CrewAI 框架

部署小贴士

• 监控指标：Hit-Rate、Latency、Hallucination Score、Tool-Call Success Rate。
• Fallback 策略：当 Corrective RAG 无法交叉验证时，返回“暂无权威答案”而非幻觉。
• A/B 开关：通过 Feature Flag 随时切换策略，灰度验证效果。

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