作为 AI 解决方案架构师，了解各种 RAG（检索增强生成）架构至关重要。本文整理了 8 种常用的 RAG 架构，并进行了简要介绍。看看你掌握了几种？

1. Naive RAG (朴素 RAG)

这是最基础的架构。它完全依赖于查询嵌入和存储文档嵌入之间的向量相似度来检索文档。

• 工作原理: 根据查询和文档的语义相似性进行直接匹配。
• 适用场景: 最适合简单的、基于事实的查询，能直接进行语义匹配的场景。

2. Multimodal RAG (多模态 RAG)

这种架构能处理多种数据类型，比如文本、图像和音频等。它通过跨模态嵌入和检索来工作。

• 工作原理: 能够理解并处理多种类型的数据，实现跨模态的检索。
• 适用场景: 非常适合需要混合上下文来回答问题的任务，比如用文本查询来检索包含文本和图像的结果。

3. HyDE (假设文档嵌入)

当你的查询和文档在语义上不相似时，这个技术就派上用场了。它会先为你的查询生成一个“假设”的答案文档。

• 工作原理: 通过生成的假设文档的嵌入来找到更相关的真实文档。
• 适用场景: 处理那些难以直接匹配的复杂或抽象查询。

4. Corrective RAG (纠正性 RAG)

这种架构会通过与可信来源（如网络搜索）进行比对来验证检索结果。

• 工作原理: 确保信息的准确性和时效性，在传递给 LLM 之前过滤或纠正检索到的内容。
• 适用场景: 需要高度准确和最新信息的应用，如新闻摘要或事实核查。

5. Graph RAG (图 RAG)

这种技术会将检索到的内容转换成知识图谱，以捕捉实体和它们之间的关系。

• 工作原理: 通过提供结构化的上下文和原始文本，增强 LLM 的推理能力。
• 适用场景: 处理需要理解复杂关系和实体连接的查询。

6. Hybrid RAG (混合 RAG)

这个架构结合了密集向量检索和基于图谱的检索，将它们整合到一个管道中。

• 工作原理: 同时利用非结构化文本和结构化关系数据来提供更丰富的答案。
• 适用场景: 任务既需要文本的深度理解，又需要对数据关系进行推理时。

7. Adaptive RAG (自适应 RAG)

这种架构可以动态地判断一个查询是只需要简单的检索，还是需要一个多步骤的推理链。

• 工作原理: 它可以将复杂的查询分解成更小的子查询，从而提高覆盖率和准确性。
• 适用场景: 处理复杂、多步骤的查询，能根据情况灵活调整策略。

8. Agentic RAG (智能体 RAG)

这是最复杂的架构，它使用 AI 智能体，并结合了规划、推理（如 ReAct, CoT）和记忆等能力，来协调从多个来源进行检索。

• 工作原理: 像一个智能大脑一样，能够调用外部工具、API，并结合多种 RAG 技术来完成复杂的任务。
• 适用场景: 最适合需要复杂工作流、调用外部工具或 API 的场景。

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