本文详细介绍了8种RAG架构，包括Naive RAG、Multi-Head RAG、Corrective RAG、Agentic RAG、Graph RAG、Self RAG、Adaptive RAG和SFR RAG，每种架构都有其特点和适用场景。文章提供了每种架构的简介、架构图、实现步骤和LangChain参考代码，帮助开发者理解和实现不同的RAG系统，从基础到高级，满足不同复杂度的检索增强生成需求。

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因为项目的需要，之前研究了一段时间的RAG，于是本文总结 8 种 RAG 架构，对每种架构进行简要介绍，并用 langchain 实现其参考代码。

1. Naive RAG

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简介：

Naive RAG 是最基础的检索增强生成架构，采用“索引-检索-生成”的经典流程。架构：

实现步骤：

• 数据加载 ：收集数据并进行清洗，比如各个文档格式的转换，OCR 文字提取等
• 分块和 embedding ：将文档拆分更小的 chunk，一方面让 embedding 更好转换语义信息，另一方面解决LLM的上下文长度限制问题
• 向量存储：将 embedding 存储到向量数据库中，方便快速搜索
• search 和 Prompt工程：对于查找的问题先通过向量数据库检索，然后将召回的文件原文，通过 Prompt 加工提供给LLM
• 输出答案：LLM 根据 Prompt 生成答案输出

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.prompts import PromptTemplateimport lancedbclass NaiveRAG:    def __init__(self):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",            model_kwargs={"device": "cpu"},            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}        )        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_naive_rag")        self.vectorstore = None        def build_index(self, documents: list):        """构建向量索引"""        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(            docs,             self.embeddings,            connection=self.db,            table_name="naive_rag_docs"        )        def query(self, question: str) -> str:        """执行检索并生成答案"""        # 创建检索链        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})                prompt_template = PromptTemplate(            input_variables=["context", "question"],            template="""基于以下上下文回答问题：            上下文: {context}            问题: {question}            答案:"""        )                qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(            llm=self.llm,            chain_type="stuff",            retriever=retriever,            chain_type_kwargs={"prompt": prompt_template}        )                return qa_chain.invoke({"query": question})["result"]# 使用示例naive_rag = NaiveRAG()naive_rag.build_index(["文档1内容...", "文档2内容...", "文档3内容..."])answer = naive_rag.query("What is issue date of lease?")print(answer)

2. Multi-Head RAG

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简介：

Multi-Head RAG 借鉴了 Transformer 的多头注意力机制，利用模型不同注意力头捕获的多样化语义特征进行并行检索。

架构：

实现步骤：

• 多头注意力Embedding：利用 Transformer 模型的多头注意力层（而非最后一层）生成多个embedding，每个头捕获不同的语义特征
• 多向量索引构建：为每个注意力头构建独立的向量索引，存储不同维度的语义信息
• 并行检索：针对查询，在多个索引上并行检索，每个头返回最相关的文档片段
• 结果融合：将多个头的检索结果进行去重和融合，综合考虑不同语义维度的相关性
• 上下文生成：将融合后的文档片段组装成上下文，输入LLM生成答案

相关参考如下：

论文：https://arxiv.org/pdf/2406.05085

代码：https://github.com/spcl/MRAG

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.embeddings.base import Embeddingsfrom transformers import AutoModel, AutoTokenizerimport torchimport lancedbfrom typing import Listclass MultiHeadEmbeddings(Embeddings):    """自定义多头注意力Embedding，继承LangChain的Embeddings基类"""    def __init__(self, model_name="bert-base-uncased", head_index=0, num_heads=12):        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)        self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name, output_hidden_states=True)        self.head_index = head_index        self.num_heads = num_heads        self.head_dim = 768 // num_heads  # BERT hidden size / num_heads        def _get_head_embedding(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:        """获取指定头的embedding"""        inputs = self.tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)        with torch.no_grad():            outputs = self.model(**inputs, output_hidden_states=True)        hidden_states = outputs.hidden_states[-2]  # 倒数第二层        start = self.head_index * self.head_dim        end = (self.head_index + 1) * self.head_dim        head_emb = hidden_states[:, 0, start:end].numpy()        return head_emb.tolist()        def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:        return self._get_head_embedding(texts)        def embed_query(self, text: str) -> List[float]:        return self._get_head_embedding([text])[0]class MultiHeadRAG:    def __init__(self, num_heads=12):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)        self.num_heads = num_heads        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_multihead_rag")        self.vectorstores = []  # 每个头一个向量存储        self.documents = []        def build_index(self, documents: List[str]):        """为每个头构建独立的LanceDB向量存储"""        self.documents = documents        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]                for head_idx in range(self.num_heads):            embeddings = MultiHeadEmbeddings(head_index=head_idx, num_heads=self.num_heads)            vectorstore = LanceDB.from_documents(                docs,                 embeddings,                connection=self.db,                table_name=f"head_{head_idx}_docs"            )            self.vectorstores.append(vectorstore)        def search(self, query: str, top_k: int = 3) -> List[str]:        """多头并行检索并融合结果"""        all_results = set()        for vectorstore in self.vectorstores:            docs = vectorstore.similarity_search(query, k=top_k)            for doc in docs:                all_results.add(doc.page_content)        return list(all_results)        def query(self, question: str) -> str:        """检索并生成答案"""        retrieved_docs = self.search(question)        context = "\n\n".join(retrieved_docs)                from langchain.prompts import ChatPromptTemplate        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """基于以下多维度检索的上下文回答问题：            上下文: {context}            问题: {question}            答案:"""        )        chain = prompt | self.llm        response = chain.invoke({"context": context, "question": question})        return response.content# 使用示例mrag = MultiHeadRAG(num_heads=12)documents = ["文档1的内容...", "文档2的内容...", "文档3的内容..."]mrag.build_index(documents)answer = mrag.query("查询问题")print(answer)

3. Corrective RAG

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简介：

Corrective RAG 在传统 RAG 基础上引入了文档质量评估和自我修正机制。对检索到的每个文档进行相关性评分（Correct/Incorrect/Ambiguous），对于质量不足的检索结果，搜索外部知识源进行补充。

架构：

实现步骤：

• 初始检索：使用向量检索获取与查询相关的候选文档
• 相关性评估：使用LLM或专门的评估模型对每个检索到的文档进行相关性评分（Correct/Incorrect/Ambiguous）
• 知识修正：对于评估为不相关或模糊的文档，触发知识修正机制
• 网络搜索增强：当本地知识库文档质量不足时，调用外部搜索引擎获取补充信息
• 文档重组：将评估为相关的文档和补充搜索结果重新组织，去除冗余信息
• 答案生成：基于修正后的高质量上下文生成最终答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain_community.tools import TavilySearchResultsfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserimport lancedbfrom typing import Listclass CorrectiveRAG:    def __init__(self):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",            model_kwargs={"device": "cpu"},            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}        )        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_corrective_rag")        self.vectorstore = None        # 使用Tavily进行网络搜索        self.web_search = TavilySearchResults(max_results=3)        def build_index(self, documents: List[str]):        """构建向量索引"""        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(            docs,             self.embeddings,            connection=self.db,            table_name="corrective_rag_docs"        )        def evaluate_relevance(self, query: str, document: str) -> str:        """评估文档与查询的相关性"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """评估以下文档与查询的相关性。            查询: {query}            文档: {document}                        请回答: CORRECT(相关), INCORRECT(不相关), 或 AMBIGUOUS(模糊)            只返回一个词。"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"query": query, "document": document})        return response.strip().upper()        def search_web(self, query: str) -> List[str]:        """当本地文档不足时进行网络搜索"""        try:            results = self.web_search.invoke(query)            return [r["content"] for r in results if"content"in r]        except:            return []        def retrieve_and_correct(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[str]:        """检索并修正文档"""        # 1. 初始检索        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": top_k})        docs = retriever.invoke(query)                # 2. 评估每个文档的相关性        correct_docs = []        need_web_search = True                for doc in docs:            relevance = self.evaluate_relevance(query, doc.page_content)            if relevance == "CORRECT":                correct_docs.append(doc.page_content)                need_web_search = False            elif relevance == "AMBIGUOUS":                # 对模糊文档进行知识精炼                refined = self.refine_document(query, doc.page_content)                correct_docs.append(refined)                # 3. 必要时进行网络搜索补充        if need_web_search or len(correct_docs) < 2:            web_results = self.search_web(query)            correct_docs.extend(web_results)                return correct_docs        def refine_document(self, query: str, document: str) -> str:        """精炼文档，提取与查询相关的部分"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """从以下文档中提取与查询最相关的信息：            查询: {query}            文档: {document}                        请只返回相关的精炼内容："""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"query": query, "document": document})        def query(self, question: str) -> str:        """生成最终答案"""        corrected_docs = self.retrieve_and_correct(question)        context = "\n\n".join(corrected_docs)                prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """基于以下经过修正的上下文回答问题：            上下文: {context}            问题: {question}            答案:"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"context": context, "question": question})# 使用示例crag = CorrectiveRAG()crag.build_index(["文档1...", "文档2...", "文档3..."])answer = crag.query("你的问题是什么？")print(answer)

4. Agentic RAG

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简介：

Agentic RAG（智能体RAG）将 AI Agent 的规划和推理能力与 RAG 相结合。
Agent 可以自主分析查询、制定检索策略、选择合适的工具（语义搜索、关键词搜索、计算器等），并根据中间结果进行迭代优化。

架构：

实现步骤：

• Agent初始化：创建具有推理和规划能力的AI Agent，配备检索工具
• 任务分解：Agent分析用户查询，将复杂问题分解为多个子任务
• 工具选择：Agent根据子任务特点选择合适的工具（检索、计算、API调用等）
• 迭代检索：Agent可以根据中间结果决定是否需要进一步检索或调整查询策略
• 推理整合：Agent对多轮检索和工具调用的结果进行推理和整合
• 自我反思：Agent评估答案质量，必要时进行自我修正
• 最终输出：生成完整、准确的答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agentfrom langchain.tools import toolfrom langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderimport lancedbfrom typing import Listclass AgenticRAG:    def __init__(self):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",            model_kwargs={"device": "cpu"},            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}        )        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_agentic_rag")        self.vectorstore = None        self.agent_executor = None        def build_index(self, documents: List[str]):        """构建向量索引"""        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(            docs,             self.embeddings,            connection=self.db,            table_name="agentic_rag_docs"        )        def setup_agent(self):        """配置Agent和工具"""        vectorstore = self.vectorstore  # 闭包引用                @tool        def semantic_search(query: str) -> str:            """用于语义搜索，当需要理解问题含义并查找相关文档时使用"""            docs = vectorstore.similarity_search(query, k=3)            return"\n".join([d.page_content for d in docs])                @tool        def keyword_search(query: str) -> str:            """用于关键词搜索，当需要精确匹配特定术语时使用"""            docs = vectorstore.similarity_search(query, k=2)            return"\n".join([d.page_content for d in docs])                @tool        def calculator(expression: str) -> str:            """用于数学计算，输入数学表达式"""            try:                return str(eval(expression))            except:                return"计算错误"                tools = [semantic_search, keyword_search, calculator]                # 使用新版本的Agent提示模板        prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([            ("system", """你是一个智能助手，可以使用工具来回答问题。                        可用工具：            - semantic_search: 用于语义搜索，查找相关文档            - keyword_search: 用于关键词精确匹配            - calculator: 用于数学计算                        请根据问题选择合适的工具，可以多次调用工具来获取完整信息。"""),            ("human", "{input}"),            MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")        ])                # 创建Tool Calling Agent        agent = create_tool_calling_agent(self.llm, tools, prompt)        self.agent_executor = AgentExecutor(            agent=agent,             tools=tools,             verbose=True,            max_iterations=5,            handle_parsing_errors=True        )        def query(self, question: str) -> str:        """执行查询"""        ifnot self.agent_executor:            self.setup_agent()        result = self.agent_executor.invoke({"input": question})        return result["output"]# 使用示例arag = AgenticRAG()arag.build_index(["产品A价格100元...", "产品B价格200元...", "优惠政策..."])answer = arag.query("产品A和产品B的总价是多少？有什么优惠？")print(answer)

5. Graph RAG

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简介：

Graph RAG 将知识图谱技术与 RAG 相结合，通过从文档中抽取实体和关系构建知识图谱，并进行社区检测和摘要生成。

架构：

实现步骤：

• 实体抽取：使用NER或LLM从文档中抽取实体（人物、地点、概念等）
• 关系抽取：识别实体之间的关系，构建三元组（实体-关系-实体）
• 知识图谱构建：将实体和关系存储到图数据库中（如Neo4j）
• 社区检测：对图进行社区划分，识别主题聚类
• 社区摘要：为每个社区生成摘要描述
• 图检索：根据查询在知识图谱中检索相关子图和社区摘要
• 答案生成：结合图结构信息和社区摘要生成更全面的答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_community.graphs import Neo4jGraphfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParserimport networkx as nxfrom typing import List, Dictimport jsonclass GraphRAG:    def __init__(self, neo4j_uri="bolt://localhost:7687",                  neo4j_user="neo4j", neo4j_password="password"):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)        # 使用LangChain的Neo4j集成        self.graph_db = Neo4jGraph(            url=neo4j_uri,             username=neo4j_user,             password=neo4j_password        )        self.nx_graph = nx.Graph()        def extract_entities_and_relations(self, text: str) -> Dict:        """使用LLM抽取实体和关系"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """从以下文本中抽取实体和关系，返回JSON格式：            文本: {text}                        返回格式(只返回JSON):            {{                "entities": ["实体1", "实体2", ...],                "relations": [["实体1", "关系", "实体2"], ...]            }}"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"text": text})        try:            return json.loads(response)        except:            return {"entities": [], "relations": []}        def build_knowledge_graph(self, documents: List[str]):        """构建知识图谱"""        for doc in documents:            extracted = self.extract_entities_and_relations(doc)                        # 添加到NetworkX图            for entity in extracted["entities"]:                self.nx_graph.add_node(entity)                        for rel in extracted["relations"]:                if len(rel) == 3:                    self.nx_graph.add_edge(rel[0], rel[2], relation=rel[1])                        # 存储到Neo4j            for entity in extracted["entities"]:                self.graph_db.query(                    "MERGE (e:Entity {name: $name})",                     {"name": entity}                )            for rel in extracted["relations"]:                if len(rel) == 3:                    self.graph_db.query(                        """MATCH (a:Entity {name: $from})                           MATCH (b:Entity {name: $to})                           MERGE (a)-[r:RELATED {type: $rel}]->(b)""",                        {"from": rel[0], "to": rel[2], "rel": rel[1]}                    )        def detect_communities(self) -> List[List[str]]:        """社区检测"""        from networkx.algorithms import community        if len(self.nx_graph.nodes()) == 0:            return []        communities = community.louvain_communities(self.nx_graph)        return [list(c) for c in communities]        def generate_community_summaries(self, communities: List[List[str]]) -> List[Dict]:        """为每个社区生成摘要"""        summaries = []        for i, comm in enumerate(communities):            subgraph = self.nx_graph.subgraph(comm)            edges_info = [(u, v, d.get('relation', ''))                          for u, v, d in subgraph.edges(data=True)]                        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(                """为以下实体群组生成简短摘要：                实体: {entities}                关系: {relations}                摘要:"""            )            chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()            summary = chain.invoke({"entities": comm, "relations": edges_info})            summaries.append({"community": i, "entities": comm, "summary": summary})        return summaries        def query(self, question: str) -> str:        """基于图的检索和回答"""        # 1. 从问题中提取关键实体        entities = self.extract_entities_and_relations(question)["entities"]                # 2. 在Neo4j中查找相关子图        graph_context = self.graph_db.query(            """MATCH (e:Entity)-[r]-(related)               WHERE e.name IN $entities               RETURN e.name AS entity, type(r) AS rel_type,                       r.type AS relation, related.name AS related_entity               LIMIT 20""",            {"entities": entities}        )                # 3. 获取社区摘要        communities = self.detect_communities()        summaries = self.generate_community_summaries(communities[:3])                # 4. 生成答案        context = f"图关系: {graph_context}\n社区摘要: {summaries}"        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """基于以下知识图谱信息回答问题：            {context}                        问题: {question}            答案:"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"context": context, "question": question})# 使用示例grag = GraphRAG()grag.build_knowledge_graph([    "张三是ABC公司的CEO，该公司位于北京",    "李四是ABC公司的CTO，他与张三是大学同学",    "ABC公司开发了产品X，市场份额领先"])answer = grag.query("ABC公司的领导层有哪些人？")print(answer)

6. Self RAG

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简介：

Self RAG 提供给模型自我评估和决策能力，它通过四个反思标记（Retrieve/ISREL/ISSUP/ISUSE）来判断：是否需要检索、文档是否相关、答案是否被支持、答案是否有用，模型会生成多个候选答案并综合评分，选择最优结果输出。

架构：

实现步骤：

• 检索决策：模型首先判断是否需要检索（生成Retrieve标记）
• 按需检索：如果需要检索，从知识库中获取相关文档
• 相关性评估：模型评估检索到的文档是否与查询相关（生成ISREL标记）
• 支持度评估：模型评估生成的内容是否被检索文档支持（生成ISSUP标记）
• 有用性评估：模型评估生成的回答是否对用户有用（生成ISUSE标记）
• 自适应生成：基于以上评估标记，模型决定是否使用检索内容、重新检索或直接生成
• 输出最优答案：选择评分最高的生成结果作为最终输出

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserimport lancedbfrom typing import List, Tupleclass SelfRAG:    def __init__(self):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",            model_kwargs={"device": "cpu"},            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}        )        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_self_rag")        self.vectorstore = None        def build_index(self, documents: List[str]):        """构建向量索引"""        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(            docs,             self.embeddings,            connection=self.db,            table_name="self_rag_docs"        )        def should_retrieve(self, query: str) -> bool:        """判断是否需要检索 (Retrieve标记)"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """判断以下问题是否需要检索外部知识来回答。            问题: {query}                        如果问题需要事实性知识、最新信息或特定领域知识，回答YES。            如果问题是通用问题或推理问题，回答NO。            只回答YES或NO:"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"query": query}).strip().upper()        return"YES"in response        def evaluate_relevance(self, query: str, document: str) -> Tuple[bool, float]:        """评估文档相关性 (ISREL标记)"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """评估文档与问题的相关性，打分1-5分。            问题: {query}            文档: {document}                        返回格式: 分数|理由            示例: 4|文档直接回答了问题的核心内容"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"query": query, "document": document})        try:            score = int(response.split("|")[0].strip())            return score >= 3, score / 5.0        except:            returnTrue, 0.6        def evaluate_support(self, document: str, answer: str) -> Tuple[bool, float]:        """评估答案是否被文档支持 (ISSUP标记)"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """评估答案是否被文档内容支持，打分1-5分。            文档: {document}            答案: {answer}                        返回格式: 分数|理由"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"document": document, "answer": answer})        try:            score = int(response.split("|")[0].strip())            return score >= 3, score / 5.0        except:            returnTrue, 0.6        def evaluate_usefulness(self, query: str, answer: str) -> Tuple[bool, float]:        """评估答案有用性 (ISUSE标记)"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """评估答案对用户问题的有用程度，打分1-5分。            问题: {query}            答案: {answer}                        返回格式: 分数|理由"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"query": query, "answer": answer})        try:            score = int(response.split("|")[0].strip())            return score >= 3, score / 5.0        except:            returnTrue, 0.6        def generate_with_context(self, query: str, context: str) -> str:        """基于上下文生成答案"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """基于以下上下文回答问题。如果上下文不足以回答，请说明。            上下文: {context}            问题: {query}            答案:"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"context": context, "query": query})        def generate_without_context(self, query: str) -> str:        """不使用检索直接生成"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请回答以下问题: {query}")        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"query": query})        def query(self, question: str) -> str:        """Self-RAG主流程"""        # 1. 检索决策        need_retrieval = self.should_retrieve(question)                ifnot need_retrieval:            # 直接生成            answer = self.generate_without_context(question)            _, usefulness = self.evaluate_usefulness(question, answer)            return answer                # 2. 检索文档        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})        docs = retriever.invoke(question)                # 3. 对每个文档生成候选答案并评分        candidates = []        for doc in docs:            # 评估相关性 (ISREL)            is_relevant, rel_score = self.evaluate_relevance(question, doc.page_content)            ifnot is_relevant:                continue                        # 生成答案            answer = self.generate_with_context(question, doc.page_content)                        # 评估支持度 (ISSUP)            is_supported, sup_score = self.evaluate_support(doc.page_content, answer)                        # 评估有用性 (ISUSE)            is_useful, use_score = self.evaluate_usefulness(question, answer)                        # 综合评分            total_score = rel_score * 0.3 + sup_score * 0.4 + use_score * 0.3            candidates.append((answer, total_score))                # 4. 选择最佳答案        if candidates:            candidates.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)            return candidates[0][0]        else:            # 如果没有合适的检索结果，直接生成            return self.generate_without_context(question)# 使用示例srag = SelfRAG()srag.build_index(["文档1内容...", "文档2内容...", "文档3内容..."])answer = srag.query("你的问题是什么？")print(answer)

7. Adaptive RAG

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简介：

Adaptive RAG 根据查询的类型和复杂度动态选择最优的处理策略。

架构：

实现步骤：

• 查询分类：分析用户查询的类型和复杂度（简单事实/多跳推理/开放性问题）
• 策略选择：根据查询类型选择最优的RAG策略

• 简单查询：直接LLM回答或单次检索
• 复杂查询：多轮迭代检索
• 开放性问题：结合网络搜索

• 动态路由：将查询路由到对应的处理流程
• 自适应检索：根据中间结果动态调整检索深度和范围
• 结果整合：整合不同策略的结果生成最终答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnablePassthroughimport lancedbfrom enum import Enumfrom typing import Listclass QueryType(Enum):    SIMPLE = "simple"           # 简单事实查询    MULTI_HOP = "multi_hop"     # 多跳推理查询    OPEN_ENDED = "open_ended"   # 开放性问题    NO_RETRIEVAL = "no_retrieval"# 不需要检索class AdaptiveRAG:    def __init__(self):        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",            model_kwargs={"device": "cpu"},            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}        )        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_adaptive_rag")        self.vectorstore = None        def build_index(self, documents: List[str]):        """构建向量索引"""        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(            docs,             self.embeddings,            connection=self.db,            table_name="adaptive_rag_docs"        )        def classify_query(self, query: str) -> QueryType:        """分类查询类型"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """分析以下查询的类型，返回对应类别：            查询: {query}                        类别说明:            - SIMPLE: 简单的事实性问题，可以直接从单个文档找到答案            - MULTI_HOP: 需要综合多个信息源进行推理的复杂问题            - OPEN_ENDED: 开放性问题，需要广泛的知识和创造性思考            - NO_RETRIEVAL: 通用知识问题，不需要检索即可回答                        只返回类别名称(SIMPLE/MULTI_HOP/OPEN_ENDED/NO_RETRIEVAL):"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({"query": query}).strip().upper()        mapping = {            "SIMPLE": QueryType.SIMPLE,            "MULTI_HOP": QueryType.MULTI_HOP,            "OPEN_ENDED": QueryType.OPEN_ENDED,            "NO_RETRIEVAL": QueryType.NO_RETRIEVAL        }        return mapping.get(response, QueryType.SIMPLE)        def simple_rag(self, query: str) -> str:        """简单RAG：单次检索"""        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})                prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            "基于以下内容回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}\n答案："        )                def format_docs(docs):            return"\n".join([d.page_content for d in docs])                chain = (            {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}            | prompt            | self.llm            | StrOutputParser()        )        return chain.invoke(query)        def multi_hop_rag(self, query: str, max_hops: int = 3) -> str:        """多跳RAG：迭代检索"""        accumulated_context = []        current_query = query        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})                for hop in range(max_hops):            # 检索            docs = retriever.invoke(current_query)            accumulated_context.extend([d.page_content for d in docs])                        # 检查是否已有足够信息            context = "\n".join(accumulated_context)            check_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(                """基于当前收集的信息，判断是否足够回答问题。                收集的信息: {context}                问题: {query}                                回答YES如果信息足够，回答NO如果需要更多信息。                如果回答NO，请提供下一步应该搜索的子问题。                格式: YES 或 NO|子问题"""            )            check_chain = check_prompt | self.llm | StrOutputParser()            check_response = check_chain.invoke({"context": context, "query": query})                        if check_response.strip().upper().startswith("YES"):                break            elif"|"in check_response:                current_query = check_response.split("|")[1].strip()                # 生成最终答案        final_context = "\n".join(accumulated_context)        final_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            "综合以下信息回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}\n答案："        )        final_chain = final_prompt | self.llm | StrOutputParser()        return final_chain.invoke({"context": final_context, "question": query})        def open_ended_rag(self, query: str) -> str:        """开放性RAG：广泛检索+创造性生成"""        # 扩展查询        expand_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            "为以下问题生成3个相关的搜索查询：\n{query}\n查询列表："        )        expand_chain = expand_prompt | self.llm | StrOutputParser()        expanded = expand_chain.invoke({"query": query})        queries = [query] + [q.strip() for q in expanded.split("\n") if q.strip()][:3]                # 多查询检索        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})        all_docs = []        for q in queries:            docs = retriever.invoke(q)            all_docs.extend([d.page_content for d in docs])                # 去重        unique_docs = list(set(all_docs))        context = "\n".join(unique_docs[:5])                final_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """基于以下信息，对问题给出全面、有见地的回答：            信息: {context}            问题: {question}                        请提供详细的分析和见解："""        )        final_chain = final_prompt | self.llm | StrOutputParser()        return final_chain.invoke({"context": context, "question": query})        def no_retrieval_generate(self, query: str) -> str:        """直接生成：不使用检索"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请回答：{query}")        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"query": query})        def query(self, question: str) -> str:        """自适应查询主流程 - 使用LangChain路由"""        # 1. 分类查询        query_type = self.classify_query(question)        print(f"查询类型: {query_type.value}")                # 2. 路由到对应策略        routing_map = {            QueryType.SIMPLE: self.simple_rag,            QueryType.MULTI_HOP: self.multi_hop_rag,            QueryType.OPEN_ENDED: self.open_ended_rag,            QueryType.NO_RETRIEVAL: self.no_retrieval_generate        }        return routing_map[query_type](question)# 使用示例arag = AdaptiveRAG()arag.build_index(["公司财报数据...", "市场分析报告...", "行业趋势..."])answer = arag.query("分析公司未来的发展前景")  # 会被识别为OPEN_ENDEDprint(answer)

8. SFR RAG

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简介：

SFR RAG（Salesforce Research RAG）是工业级高质量 RAG 的最佳实践。它采用经过指令微调的高性能 embedding 模型（如 BGE），结合 Cross-Encoder 重排序、上下文压缩、引用生成和质量验证等多项优化技术。

架构：

实现步骤：

• 高质量Embedding：使用SFR（Salesforce Research）的高性能embedding模型进行文档和查询编码
• 指令微调检索：使用指令微调的检索模型，支持多种检索任务（问答、摘要、事实核查等）
• 上下文压缩：对检索到的文档进行智能压缩，去除冗余信息
• 重排序：使用专门的重排序模型对候选文档进行精细排序
• 引用生成：生成答案时附带引用来源，提高可信度
• 质量控制：对生成结果进行事实性检验和质量评估

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddingsfrom langchain_community.vectorstores import LanceDBfrom langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoderfrom langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderRerankerfrom langchain.retrievers import ContextualCompressionRetrieverfrom langchain.schema import Documentfrom langchain.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParserimport lancedbfrom typing import List, Dictclass SFRRAG:    def __init__(self):        # 使用BGE高质量Embedding模型        self.embeddings = HuggingFaceBgeEmbeddings(            model_name="BAAI/bge-large-en-v1.5",            model_kwargs={"device": "cpu"},            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True},            query_instruction="为检索任务生成查询表示: "        )        # 重排序模型        self.reranker_model = HuggingFaceCrossEncoder(            model_name="cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"        )        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)        self.db = lancedb.connect("./lancedb_sfr_rag")        self.vectorstore = None        self.documents = []        def build_index(self, documents: List[str]):        """构建高质量向量索引"""        self.documents = documents        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(            docs,             self.embeddings,            connection=self.db,            table_name="sfr_rag_docs"        )        def get_retriever_with_reranker(self, top_k: int = 5):        """创建带重排序的检索器"""        # 基础检索器        base_retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})                # 重排序压缩器        reranker = CrossEncoderReranker(            model=self.reranker_model,             top_n=top_k        )                # 组合检索器        return ContextualCompressionRetriever(            base_compressor=reranker,            base_retriever=base_retriever        )        def compress_context(self, query: str, documents: List[Document]) -> str:        """上下文压缩"""        doc_texts = "\n".join([f"[{i+1}] {doc.page_content}"                              for i, doc in enumerate(documents)])        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """提取以下文档中与问题相关的关键信息：            问题: {query}                        文档:            {documents}                        请返回压缩后的关键信息，保留文档编号以便引用："""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"query": query, "documents": doc_texts})        def generate_with_citations(self, query: str, context: str) -> str:        """生成带引用的答案"""        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """基于以下上下文回答问题，并标注引用来源[1][2]等。                        上下文: {context}                        问题: {query}                        要求：            1. 准确回答问题            2. 在相关陈述后标注引用来源            3. 如果上下文不足以回答，请说明                        答案："""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        return chain.invoke({"context": context, "query": query})        def verify_answer(self, query: str, answer: str, documents: List[Document]) -> Dict:        """验证答案质量"""        doc_contents = [doc.page_content for doc in documents]        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(            """评估以下答案的质量：            问题: {query}            答案: {answer}            参考文档: {documents}                        评估维度(1-5分)：            1. 准确性：答案是否被文档支持            2. 完整性：答案是否全面回答了问题            3. 相关性：答案是否紧扣问题                        返回格式: 准确性分数|完整性分数|相关性分数|总评"""        )        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()        response = chain.invoke({            "query": query,             "answer": answer,             "documents": doc_contents        })        try:            parts = response.split("|")            return {                "accuracy": int(parts[0].strip()),                "completeness": int(parts[1].strip()),                "relevance": int(parts[2].strip()),                "summary": parts[3].strip() if len(parts) > 3else""            }        except:            return {"accuracy": 3, "completeness": 3, "relevance": 3, "summary": ""}        def query(self, question: str) -> Dict:        """SFR-RAG主流程"""        # 1. 初始检索 + 重排序        retriever = self.get_retriever_with_reranker(top_k=5)        docs = retriever.invoke(question)                # 2. 上下文压缩        compressed_context = self.compress_context(question, docs)                # 3. 生成带引用的答案        answer = self.generate_with_citations(question, compressed_context)                # 4. 质量验证        quality = self.verify_answer(question, answer, docs)                return {            "answer": answer,            "sources": [{"content": doc.page_content[:100]} for doc in docs],            "quality": quality        }# 使用示例sfr_rag = SFRRAG()sfr_rag.build_index([    "人工智能是计算机科学的一个分支...",    "机器学习是AI的核心技术之一...",    "深度学习使用神经网络进行学习..."])result = sfr_rag.query("什么是人工智能？")print(f"答案: {result['answer']}")print(f"质量评估: {result['quality']}")

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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