RAG 领域已经分化为几种不同的架构设计：基于向量的 RAG （如：VectorRAG）、基于知识图谱的 RAG（如：GraphRAG）以及基于 LLM 推理的 RAG（如：PageIndex）。每种设计的成本结构都截然不同。然而，像FinanceBench、MTEB和BEIR这样的基准测试几乎完全专注于检索质量。对于构建生产系统的开发人员来说，这种过度追求准确率的评估方法会造成一个危险的盲点，即对真正决定生产部署成败的效率、成本因素的忽视。

本文将从成本的视角给出三类不同架构的差异，读完此篇相信能给你带来不一样的收获。

RAG 架构的冰山真相

VectifyAI的 PageIndex 最近声称在 FinanceBench [1] 上的准确率高达 98.7%，但查阅他们的 GitHub、官方文档以及所有公开资料后，却找不到任何关于延迟、吞吐量或单次查询成本的数据。这并非疏忽，而是当前 RAG 系统评估方法中一个令人担忧的趋势体现：过分强调准确率指标，却忽略了真正决定生产部署成败的因素。

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RAG 架构全景与权衡图

在深入探讨细节之前，让我们先来分析一下每种设计在准确率和效率权衡中所处的位置：

RAG 架构全景与权衡图：每种架构在准确率-效率曲线上占据不同的位置

在效率-准确率权衡中，没有“最佳”架构，只有符合你自身需求的架构。推荐大多数生产系统应该从图右侧（即效率优先）开始入手，只有在准确率差距被证实并量化之后，才考虑向左侧优化准确率。

“效率优先”架构的演进路径

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基于 LLM 推理的 PageIndex：追求准确率的首选

PageIndex 代表了一种新的“基于推理的 RAG”架构，它通过分层文档树，用迭代的 LLM 推理取代了向量相似性搜索 [1]。该架构非常巧妙：文档变成了 JSON 结构的目录，LLM 通过多步骤循环（读取结构、选择章节、提取信息、评估充分性、必要时重复）来遍历这些树。

这种架构之所以能达到极高的准确率，是因为它保留了文档结构，并支持交叉引用，而这是向量搜索架构根本无法实现的。在 FinanceBench 数据集上，Mafin 2.5（基于 PageIndex）的准确率达到了 98.7% [2]，而基于向量的 RAG 的准确率仅为 30%–50%。其技术原理很简单：例如财务文档包含层级关系、交叉引用和结构语义，PageIndex 处理时可以保留这些信息，而向量检索固定大小的分块会破坏这些信息。

但 PageIndex 自己的网站也承认：“树搜索优先考虑准确率而非速度，为特定领域的分析提供精确的结果。” [1] 与之形成鲜明对比的是，他们对向量数据库的描述是：“速度优化的向量搜索……非常适合对响应速度要求极高的应用。”

架构对效率的影响是非常显著的。PageIndex 每次查询都需要系统在树状结构中连续调用多次 LLM 推理，完整的目录结构必须加载到上下文窗口中，且目前没有明显的缓存机制，迭代推理循环也无法并行化，这些机制必然都会严重影响其效率。然而，在查找所有官方资源（GitHub 代码库、官方文档、博客文章和社区讨论）后，没有找到任何量化的效率数据。

对于一个旨在以效率换取准确率的系统而言，缺少效率数据并非无关紧要的文档缺陷，而是会使基于充分信息的架构选型决策成为不可能。

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基于向量的 RAG ：效率之王

基于向量的 RAG 提供可预测的效率数据且向量检索失败方式是已知的。传统的基于向量的 RAG 架构之所以成为默认架构，原因显而易见：它能够在大规模数据集上实现亚毫秒级的检索延迟，且成本结构清晰可辨。Pinecone 架构在中等规模数据集上实现了低于 2 毫秒的 P99 延迟；Milvus 架构可扩展至数十亿个向量；生产系统通常每秒处理数千次查询。

成本模型是可预测计算的。像 Pinecone 这样的无服务器方案，存储加上读写操作的费用约为 0.33 美元/GB/月；在通用硬件上部署的自托管方案成本更低。Embedding 生成（例如使用 text-embedding-3-small 模型）会增加约 0.02 美元/M tokens 的成本。一个每天处理 10 万次查询的生产部署每月可能只需花费数百美元，与依赖大量 LLM 调用的方案相比这只是九牛一毛。

Vector RAG 成本结构概览

基于向量检索不适合的场景

向量搜索会以一些特定的、有据可查的已知方式失败[3]，如下：

• 否定查询：“查找不提及定价的文档”会返回提及定价相关的文档，因为词嵌入能够捕捉主题相似性，而与逻辑运算符无关。

• 精确匹配：诸如“错误码 TS-999”之类的技术标识符在语义空间中容易丢失；系统返回的是关于错误码的一般信息。

• 多跳推理：需要跨文档边界关联事实的问题，与黄金上下文（即由人工精心标注的、包含回答特定问题所需全部关键事实且无噪声的理想上下文）基线相比，准确率下降了 25-35 个百分点。

• 实体密集查询：当查询涉及超过五个不同的实体时，性能会显著下降[4]。

Barnett 等人的研究指出了 RAG 流水线中的七个具体失败方式 [3]，其中“错失最佳排名”（即答案存在但未出现在前 K 个结果中）尤其隐蔽，因为如果不进行系统评估，它就难以被发现。在不采用混合检索方法的情况下，生产级 RAG 系统在处理复杂的检索任务时，有 40% 到 60% 的概率会失败。

以上问题的解决方案并非放弃向量检索，而是对其进行策略性增强。Anthropic 的上下文检索研究表明，与仅使用向量检索的简单方法相比，混合检索（hybrid search）加上重排序（rerank）可以将检索失败率降低 67% [5]。

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基于知识图谱的 RAG：高价值静态数据的拍档

基于知识图谱的 RAG 如微软的 GraphRAG 在处理关联数据方面准确率出色但成本较高。该系统通过 LLM 支持的实体和关系抽取构建知识图谱，使用Leiden社区检测算法进行层次聚类，然后生成多个粒度级别的预计算摘要 [6]。

GraphRAG 准确率的提升是真实且显著的。独立基准测试表明，在需要理解实体关系的查询中，GraphRAG 的准确率比基于向量的 RAG 提高了 3.4 倍 [4]。在数值推理任务中，GraphRAG 的正确率达到了 100%，而基于向量的 RAG 的正确率仅为 0%。在时间推理任务中，GraphRAG 的准确率达到了 83%，而基于向量的 RAG 的准确率仅为 50%。

但这些收益是以相当大的成本换来的。使用 2025 年的模型定价构建知识图谱，可以计算其成本结构：

对于较大的数据集，实际测试表明，使用 GPT-4.1 索引 800KB 的文本数据大约需要 10-15 美元。使用 GPT-4.1 mini 或 Gemini 2.5 Flash 可以将成本降低 90% 以上，但可能会出现质量方面的妥协，需要针对特定领域数据进行测试。

查询时，GraphRAG 的平均延迟比其他架构高 2.3 倍。响应时间通常为 20-24 秒，其中需要 10-15 秒才能开始流式输出。一项研究发现，GraphRAG每次检索消耗 61 万个 token，而 LightRAG 仅消耗约 100 个 token [8]，两者相差 6000 倍。

2025 年 GraphRAG 各模型成本

GraphRAG 不适合的场景

对于生产系统而言，GraphRAG 最关键的限制在于不支持增量更新。当更新时，系统必须“拆除其现有的社区结构”[8] 并重建整个图谱。这个架构上的限制，使得 GraphRAG 不适用于以下场景：

• 动态知识库，频繁更新

• 大规模文档集（重建时间呈线性增长）

• 成本敏感型部署（每次重建都会消耗大量 Tokens）

GraphRAG 为静态、高价值数据集提供了无与伦比的价值，尤其适用于需要整体摘要或跨越 3 个以上逻辑步骤的多跳推理的查询。但对于频繁更新的文档库，则需要另寻他法。

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LightRAG：向量检索与Graph的结合

LightRAG [8] 的出现正是为了解决 GraphRAG 的可扩展性难题，同时保留基于图的推理能力。其关键架构差异在于：LightRAG 采用双层检索架构，结合了向量检索和轻量级图遍历检索，并且至关重要的是，它支持真正的增量更新。LightRAG 的增量更新工作原理：

• 新文档使用相同的实体/关系抽取进行处理。

• 新节点和边通过简单的并集操作合并。

• 无需重组社区结构

• 现有图结构保持完整不变

LightRAG 相较于 GraphRAG 成本节省非常显著。GraphRAG在接收新数据时需要约 1399 × 2 × 5000 个 Tokens 来重建社区结构 [8]，而 LightRAG 无需修改现有图结构即可集成新实体。在基准测试中，LightRAG 的准确率与 GraphRAG 相当，但检索数据所需的 Tokens 却不到 100 个（而 GraphRAG 每次查询需要数百次 API 调用）[8]。

维度	GraphRAG	LightRAG
增量更新	不支持，需要全部重建	支持，并集操作
每次查询的API调用次数	数百次（社区遍历）	单次调用
查询延迟	20-24秒	约20-30毫秒
多跳推理能力	支持，优秀	支持，良好
最适合场景	静态、复杂的数据集	动态、不断演化的数据

对于大多数需要图增强检索的生产场景，LightRAG 比 GraphRAG 具有更高的投资回报率。GraphRAG 仅适用于具有静态数据和复杂全局摘要需求的特殊用例。

GraphRAG 与 LightRAG：两种基于图的 RAG 方法

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RAG 架构决策框架：成本、延迟和准确率

选择 RAG 架构需要对三个维度进行明确的权衡分析，而目前的基准测试在很大程度上忽略了这三个维度：

RAG 架构选型决策树：从延迟要求而非准确率目标出发

架构选型应以延迟要求为先，而非准确率目标。若应用需实现次秒级响应，则无论 GraphRAG 与多数智能体驱动方法在准确率上具备何种优势，均已被排除在考量范围之外；此时，支持可选重排序的向量搜索即成为可行方案的上限。

将查询复杂度与架构精准匹配：简单的事实检索（如“第三季度营收是多少？”）仅需基础向量 RAG；而复杂的多跳推理（如“合同 A 中的保修条款如何影响合同 B 中的责任条款？”）则可能需要 GraphRAG 且承担其带来的额外开销。多数生产环境的工作负载同时包含上述两类查询，因此建议采用基于路由的混合架构。

应计算总拥有成本（TCO），而非仅关注准确率提升。一个单次查询成本为 0.50 美元、准确率达 98% 的系统，可能不如单次成本仅 0.02 美元、准确率 85% 的系统——具体取决于业务对错误的容忍度与查询规模。以日均 10 万次查询为例，两者日成本分别为 2000 美元与 5 万美元，差距悬殊。

架构设计选型推荐清单

场景	推荐方案	原因
高并发客户服务支持	向量 + BM25 混合检索	亚秒级延迟，成本可预测
财务文档分析	PageIndex 或 GraphRAG	精准度要求高，数据量较小可接受
法律合同审查	带重排序的 GraphRAG	支持多跳推理，能追踪实体关系
实时搜索	仅向量检索 + 缓存	延迟是核心约束条件
研究综述合成	GraphRAG 全局查询	具备整体性摘要能力
动态知识库	向量 RAG	需要支持增量更新

最有效的生产RAG系统通常采用逐步改进优化的方式：

• 基线：采用经过良好调优的分块(Chunk)和高质量Embedding的向量检索

• 添加混合搜索：将 BM25 关键词搜索与语义向量检索相结合（性能提升 10-30%，延迟影响极小）

• 添加重排序：对前 50 个候选结果进行交叉编码器重排序，得到前 5 个（增加 100-200 毫秒延迟，显著提高精度）

• 考虑专业化策略：GraphRAG 用于处理关系密集型查询，并基于查询分类路由

至关重要的是，在优化 RAG 系统之前先构建评估基础设施。大多数 RAG 失败都源于检索环节，而非生成环节。在修改提示或模型之前，务必确保检索到的文档是相关的。同时测试异常路径：当查询的答案不存在于语料库中时，应该返回恰当的“我不知道”响应，而不是出现莫名其妙的错误信息。

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