作为一名深耕后端领域的研发人员，我踏入AI赛道已有2年时间。从最初的Chat QA交互开发，到AI Agent落地实践，再到Multi-Agent协同与AI-Native架构搭建，每一步都踩在技术迭代的浪潮上。

今年Q2，我们团队正式将AI能力与保险业务深度绑定，开启全面落地征程。目前，我们研发的AI Agent已成功跨越L1阶段（基础Chatbot问答），在L2阶段（Reasoner逻辑推理）实现能力爆发，能够高效处理保险业务中的复杂场景需求。

相信不少同行都有类似的焦虑：大模型技术迭代速度实在太快，尤其是Cursor、JoyCode等AI辅助开发工具普及后，行业风口彻底从微服务、微前端转向AI领域。不止是业务研发，就连模型开发从业者也面临挑战，单一Agent架构早已无法满足复杂业务需求。

而我找到的破局之道，是将后端研发熟悉的微服务架构思想迁移到AI领域——把Agent、Planning、RAG、Evaluation、MCP、LLM、Prompt、Memory、MultiModal等核心能力拆分为独立模块，通过标准化接口实现协同，既降低了技术复杂度，也提升了系统可扩展性。

在保险业务落地过程中，RAG（检索增强生成）架构是我们的核心支撑。从最初的基础版RAG，到优化后的DeepSearch检索，再到如今的混合式检索架构（Graph RAG + DeepSearch + 持续反思与验证），我们踩过不少坑，也沉淀了一套可复用的实践经验。接下来，就带大家完整拆解这一演进过程。

一、RAG基础认知：从定义到核心价值

首先明确核心概念：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种面向大模型应用的技术架构，核心逻辑是通过引入外部知识源，为大模型生成答案提供精准上下文支撑。其核心价值在于减少大模型幻觉、提升输出准确性、适配动态更新的业务数据——这也是我们选择RAG落地保险业务的关键原因。

从技术溯源来看，RAG最早由Facebook AI Research（现Meta AI）在2020年的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》中提出。最初主要用于解决知识密集型NLP任务的知识更新问题，随着大模型技术成熟，逐渐成为企业级AI应用的核心架构之一。

二、基础RAG架构：朴素却关键的知识管理逻辑

基础RAG是所有高级RAG范式（DeepResearch、Agentic RAG、Graph RAG等）的技术基石，掌握其核心组件与流程，是理解复杂架构的前提。基础RAG主要包含两大核心模块：生成组件（ETL Pipeline）与检索组件（Retrieval Pipeline），整体流程可拆解为“数据处理-检索匹配-答案生成”三大环节。

下图为基础RAG架构的核心流程示意图：

1. 生成组件：ETL Pipeline数据处理全流程

生成组件的核心目标是将分散的业务文档（保险条款、理赔手册、客户档案等）转化为可被检索的结构化数据，核心流程为“提取（Extract）-转换（Transform）-加载（Load）”，对应架构图中的①-④步骤。

（1）提取（Extract）：多格式文档解析

核心是实现多类型文件的高效读取，保险业务中常见的文件格式包括doc、pdf、excel、图片（扫描件）等。这里需要重点关注两个细节：一是中文文本的精准提取（避免乱码、格式错乱），二是Excel单元格的结构化解析（尤其是多sheet、合并单元格场景）。我们团队采用的是“多解析器适配方案”：对标准文档用Apache Tika，对图片用OCR+语言模型校正，确保提取数据的完整性。

（2）转换（Transform）：Chunk分块与Embedding向量化

这是基础RAG的核心环节，直接决定后续检索的精准度，核心包含两个步骤：Chunk分块与Embedding向量化。

• Chunk分块：相当于“知识切片”，核心是将长文档拆解为语义完整、长度合适的文本块。就像切蛋糕一样，切得太大容易包含无关信息，切得太小会破坏语义完整性。我们整理了保险业务中常用的5种分块策略：

• 固定大小分块：按字符数/token数拆分（如500token/块），适配格式规范的文档；
• 语义分块：基于文本语义相似度拆分，用小模型判断句子间关联性，避免语义割裂；
• 递归分块：先按大粒度拆分，再对长块二次拆分，平衡效率与语义完整性；
• 基于文档结构分块：按标题、段落、章节拆分，适配保险条款这类结构化强的文档；
• 基于大模型分块：用大模型分析文档核心逻辑，按需拆分关键信息块，适配复杂业务文档。

• Embedding向量化：将文本块转化为计算机可计算的向量数据，核心目的是支持后续的相似性检索。因为自然语言的表达方式多样（如“如何申请重疾理赔”与“重疾理赔流程是什么”），直接文本匹配准确率低，而向量化后可通过计算向量相似度（如余弦相似度）快速找到关联信息。

（3）加载（Load）：混合存储方案落地

将处理后的向量数据与原始文本块存储到数据库中，支撑后续检索。我们团队采用的是Elasticsearch8+（ES）混合存储方案，既利用ES的向量检索能力，也保留其对结构化数据的查询支持。当然，也可根据业务需求选择专用向量库（如Milvus、Pinecone）+关系型数据库（MySQL）的组合方案。

2. 检索组件：从Query处理到结果排序

检索组件对应架构图中的⑦-⑥步骤，核心目标是根据用户Query（查询），从数据库中精准匹配相关文本块，核心流程为“预处理-检索-后处理”。

（1）预处理：Query优化增强

核心是对用户原始Query进行优化，提升检索精准度，属于业务定制化环节。常见优化手段包括：Query扩充（生成同义问句）、Query清洗（去除无关词汇）、Query转译（将口语化查询转化为标准化表述）。例如在保险场景中，将用户的“得了癌症怎么赔钱”转译为“恶性肿瘤理赔申请流程及赔付标准”，大幅提升检索相关性。

（2）检索：核心算法与流程

检索的核心是通过算法计算Query向量与文档向量的相似度，找到最相关的文本块。基础RAG常用两种核心算法：稀疏算法与稠密算法，具体差异如下表所示：

算法类型	核心逻辑
稀疏算法	利用LLM提取关键词，将文本块转化为基于TF-IDF值的向量（维度为所有关键词集合）；Query转化为同类向量后，通过计算余弦相似度匹配相关文本块
稠密算法	常用BM25算法，通过Embedding模型将Query与文本块均转化为固定维度的稠密向量，再通过向量数据库的相似性检索找到匹配结果

具体检索流程分为三步：

1. 用与文档处理一致的Embedding模型，将优化后的Query转化为向量；
2. 在向量数据库中执行相似性检索，我们支持ANN（近似最近邻）与kNN（k近邻）两种算法，数据库表结构包含核心字段：索引、向量块、原始文本块、源数据信息；
3. TopK筛选：通过预设的k值（如k=5），仅保留相似度最高的前k条文本块，减少后续处理压力。

（3）后处理：排序与Prompt构建

后处理核心是提升结果精准度并为大模型生成提供上下文。关键步骤包括：

• 精排（Rerank）：可选环节，通过专门的Rerank模型对初始检索结果重新评估打分，排序后保留最相关的文本块（尤其适用于多轮对话场景）；
• 文本拼接：将排序后的文本块按相似度降序拼接，作为上下文补充到Prompt中；
• 答案生成：将原始Query与拼接后的上下文一同输入大模型，生成最终回复。

需要说明的是，基础RAG在2022年前后是主流方案，适用于简单问答场景。但随着大模型技术向Agentic方向发展，面对保险业务中“复杂理赔流程梳理”“多条款交叉解读”等深度检索需求，基础RAG的局限性逐渐凸显，这也推动我们向更高级的混合式检索架构演进。

三、保险业务定制：混合式RAG架构落地实践

结合保险业务的特殊性（文档量大、条款严谨、数据私密性强），我们构建了一套“多模块协同”的混合式RAG架构，核心包含“保险知识库+记忆库+文件库+智能体+搜索+测评”六大组件，由算法、工程、数据团队协同落地。

1. 算法层：Agentic RAG+DeepResearch融合架构

我们借鉴了通义DeepResearch的WebWeaver开源架构、微软GraphRAG开源方案，同时结合ZEP、REFRAG等最新论文思想，实现了“Agentic RAG+DeepResearch”的混合检索模式。核心亮点包括：

• 多维度记忆体系：实现“情景记忆+程序记忆+语义记忆+时间记忆”四合一，其中时间记忆可保障保险条款更新后的时效性；
• RAG智能体矩阵：构建六大核心智能体——查询增强智能体（优化Query）、规划师智能体（拆解复杂任务）、工具选择器智能体（匹配检索算法）、反思验证智能体（校验结果准确性）、图结构智能体（处理关联数据）、深度研究智能体（解决复杂问题）。

记忆体系的核心是三大记忆图谱，具体如下：

2. 工程层：全流程RAG平台搭建

工程层的核心目标是“串联全流程、标准化接口”，让业务Agent无需关注检索细节，专注于模型训练与业务迭代。我们将工程架构分为四层，自上而下分别为：

1. 智能体层：承接业务Agent的检索需求，提供统一调用入口；
2. 业务逻辑层：封装保险业务专属的检索规则（如不同险种的条款匹配策略）；
3. 检索层：集成多种检索算法（稀疏、稠密、图检索），支持动态切换；
4. 数据层：对接各类存储组件，保障数据高效读写。

核心技术栈：Spring AI（开发框架）、Elasticsearch8+（混合存储）、Neo4j（图数据库，支撑Graph RAG）、Redis（缓存优化）、京东云（部署环境）。同时，平台支持Python Code自定义脚本与RAG Agent Workflow可视化编排，提升开发效率。

工程架构示意图：

3. 数据层：三角矩阵数据架构设计

数据层采用“保险知识库+记忆库+任务中心”的三角矩阵架构，保障数据的完整性、时效性与可追溯性：

• 保险知识库：存储结构化的保险条款、理赔案例、产品说明等核心业务数据，架构如下：

• 任务中心：负责文档处理、检索优化等后台任务的调度与监控，确保流程稳定运行：

• 记忆库：在三大基础记忆图谱（语义、程序、情景）的基础上，增加“创建时间+更新时间”双时间字段，确保记忆数据与业务数据同步更新。

此外，在Chunk分块策略上，我们借鉴Cognee的参数调优思想，结合保险文档特性优化了5种分块策略的参数配置，形成了专属的分块配置手册，大幅提升了检索精准度。

4. 架构设计核心考量

这套混合式RAG架构的设计，完全围绕我们的核心目标——构建“多智能体驱动的保险业务平台（Eva）”，具体考量包括：

1. 业务数据特性：保险业务数据多为内部文档（无公开网络资源），且文档量大、格式复杂，必须通过定制化RAG实现精准检索；
2. ToB业务目标：平台直接服务于保险经营（规模/利润），需保障AI输出的准确性、合规性，RAG的反思验证模块正是为这一目标设计；
3. 平台化定位：RAG是Eva平台的基础能力之一，需通过标准化接口支撑多业务Agent的复用，降低整体研发成本。

四、RAG未来演进方向与学习指引

大模型技术仍在快速迭代，RAG的演进也不会止步。结合我们的实践，未来值得关注的方向包括：Agentic RAG的全流程优化、时间记忆图谱的深度落地、Chunk分块的自适应优化、多模态RAG的业务适配等。

如果大家对以下内容感兴趣，后续我会逐一拆解分享：

• Agentic RAG的详细实现：包括Deepsearch、Graph RAG与基础RAG的融合逻辑；
• 工程端核心能力：Python Code定制与RAG Agent Workflow的可视化编排；
• 记忆库深度设计：时间记忆图谱的技术实现与效果验证；
• Chunk参数调优手册：保险业务专属的分块策略与参数配置。

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