文章详细介绍了9种RAG架构，包括标准RAG、对话式RAG、CRAG、Adaptive RAG等，分析了它们各自的适用场景、工作流程和优缺点。强调选择合适架构对项目成功至关重要，建议从简单开始，根据需求逐步增加复杂度，避免过度设计。正确实现的RAG能将大模型从"自信的说谎者"转变为可靠的信息系统。

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RAG有多种架构，每一种都在解决不同的问题。 选错架构，可能浪费你几个月时间。

本指南将拆解真正能在生产环境中发挥作用的 RAG 架构。

让我们从理解 RAG 开始。

什么是 RAG？它为什么真的重要？

在深入具体架构之前，先明确概念。

**RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）**通过在生成回答前引用外部知识库，来优化语言模型的输出。

模型不再只依赖训练阶段学到的知识，而是从你的文档、数据库或知识图谱中，动态检索相关且最新的信息。

实际流程如下：

1. 用户提出问题
2. RAG 系统根据问题从外部数据源中检索相关信息
3. 将原始问题 + 检索到的上下文一并输入语言模型
4. 模型基于可验证的真实信息生成回答，而不是凭训练记忆“编造”

RAG 实际解决了哪些问题？

1️⃣ 标准 RAG（Standard RAG）：从这里开始

标准 RAG 是整个生态的 “Hello World”。

它把检索视为一次性的简单查找，用来让模型“落地”到特定数据上，而不需要微调。但它隐含的假设是：你的检索系统本身是完美的。

适用场景

低风险场景中，速度比绝对事实密度更重要。

工作流程：

• 切分（Chunking）：将文档拆分成小段文本
• 向量化（Embedding）：将每段转成向量，存入向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）
• 检索（Retrieval）：对用户问题向量化，用余弦相似度找 Top-K 相似片段
• 生成（Generation）：将这些片段作为 Context 输入 LLM 生成回答

示例

创业公司的内部员工手册机器人。 用户问：“公司的宠物政策是什么？” 机器人检索 HR 手册中的对应段落并作答。

优点

• 亚秒级延迟
• 计算成本极低
• 易于调试与监控

缺点

• 容易检索到噪声（无关内容）
• 无法处理复杂、多步问题
• 如果检索错了，无法自我纠错

2️⃣ 对话式 RAG（Conversational RAG）：加入记忆

对话式 RAG 解决的是**“上下文失明”**问题。

在标准 RAG 中，如果用户追问一句：“那它多少钱？” 系统并不知道“它”指的是什么。

该架构引入有状态的记忆层，为每一轮对话重新构建上下文。

工作流程：

• 上下文加载：保存最近 5–10 轮对话
• 查询重写：LLM 根据历史 + 当前问题生成“独立查询”（如“企业版的价格是多少？”）
• 检索：用重写后的查询做向量搜索
• 生成：基于新上下文回答

示例

SaaS 客服机器人： 用户：“我的 API Key 有问题。” 接着问：“你能帮我重置吗？” 系统知道“它”指的是 API Key。

优点

• 更自然的人类对话体验
• 用户无需重复背景信息

缺点

• 记忆漂移：10 分钟前的无关内容可能污染当前检索
• 查询重写会增加 token 成本

3️⃣ Corrective RAG（CRAG）：自我校验器

CRAG 面向高风险场景设计。

它在检索与生成之间加入一个**“决策门”**，用于评估检索文档的质量。 如果内部数据不足或错误，就触发外部实时搜索。

在实际部署 CRAG 风格评估器的团队中，相比 Naive RAG，幻觉显著下降。

工作流程：

1. 从内部向量库检索
2. 使用轻量级“评分模型”为每个文档块打分（正确 / 模糊 / 错误）
3. 决策门：

• 正确 → 进入生成
• 错误 → 丢弃并调用外部 API（Google Search、Tavily 等）

4. 使用可信数据生成最终回答

示例

金融顾问机器人被问到某只股票的最新价格。 数据库只有 2024 年数据，CRAG 发现缺失，转而从金融新闻 API 获取实时价格。

优点

• 大幅减少幻觉
• 打通内部数据与现实世界

缺点

• 延迟明显增加（2–4 秒）
• 外部 API 成本与限流管理复杂

4️⃣ Adaptive RAG：按问题复杂度匹配资源

Adaptive RAG 是效率之王。

并非每个问题都需要“重型武器”。 它通过路由器判断问题复杂度，选择最便宜、最快的路径。

工作流程：

• 复杂度分析：小型分类模型做路由
• 路径 A：无需检索（问候、常识）
• 路径 B：标准 RAG（简单事实）
• 路径 C：多步 Agent（复杂分析）

示例

大学助手：

• “你好” → 直接回答
• “图书馆几点开？” → 简单检索
• “对比 CS 专业过去 5 年学费变化” → 复杂分析

优点

• 大幅节省成本
• 简单问题延迟最优

缺点

• 误分类风险
• 路由模型必须足够可靠

5️⃣ Self-RAG：会反思的 AI

Self-RAG 是一种自我批判式架构。 模型不仅生成内容，还生成反思 token，实时审计自己的回答。

工作流程：

• 模型自主触发检索
• 在生成过程中输出 [IsRel]、[IsSup]、[IsUse] 等 token
• 若检测到 [NoSup]，则暂停、重新检索并改写

示例

法律检索工具。 模型发现某判例并不支持自己的论断，于是自动换一个判例。

优点

• 最高级别的事实可靠性
• 推理过程高度透明

缺点

• 需要专门微调的模型
• 计算开销极大

6️⃣ Fusion RAG：多视角，更高召回

Fusion RAG 解决的是用户搜索能力差的问题。

工作流程：

• 查询扩展：生成 3–5 个问题变体
• 并行检索
• 使用 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 重排序
• 多次排名靠前的文档权重更高

示例

医学研究者搜索“失眠治疗”，系统同时搜索药物、非药物、CBT-I 等方向。

优点

• 极高召回率
• 抗用户表述噪声

缺点

• 检索成本 ×3–5
• 延迟增加

7️⃣ HyDE：先生成答案，再找文档

HyDE 基于一个反直觉的洞察：问题与答案在语义空间中并不对齐。

工作流程：

1. LLM 先生成一个“假想答案”
2. 对假答案向量化
3. 用该向量检索真实文档
4. 基于真实文档生成最终回答

示例

用户问：“加州那个关于数字隐私的法律。” HyDE 先生成 CCPA 的摘要，再找到真实法条。

优点

• 对模糊、概念性问题检索效果极佳

缺点

• 假答案错误会误导检索
• 对简单问题效率低

8️⃣ Agentic RAG：专家协同

Agentic RAG 将检索视为研究过程，而非查找。

工作流程：

• 分析问题
• 制定计划
• 调用工具（搜索、API、计算器）
• 迭代验证
• 综合生成

示例

“在印度法规下，金融科技应用用 LLM 做贷款审批是否安全？”

Agent 会：

• 识别为监管问题
• 查 RBI 政策
• 检索内部合规文档
• 校验最新法规
• 输出结构化结论

优点

• 处理复杂、模糊、多步问题
• 支持实时数据

缺点

• 延迟与成本高
• 架构复杂

9️⃣ GraphRAG：关系推理器

GraphRAG 检索的是实体与关系，而非文本相似度。

它问的是：“哪些实体相关？它们如何相互影响？”

示例

“美联储加息如何影响科技初创公司估值？”

通过关系链推理得出结论，而非文档匹配。

优点

• 擅长因果、多跳推理
• 解释性极强

缺点

• 知识图谱构建成本高
• 不适合开放对话

结论

RAG 不是魔法。 它不能修复糟糕的设计或垃圾数据。

但如果合理实现， 它能把语言模型从**“自信的说谎者”变成可靠的信息系统**。

从简单开始，量化一切，只有在明确需要时才增加复杂度。

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