程序员必学！大模型RAG技术全攻略，从基础到智能体，收藏这篇就够了

文章详细介绍了检索增强生成（RAG）技术的演进历程，从基础的关键词检索到智能体驱动的动态决策系统。探讨了Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG、Graph RAG及Agentic RAG等技术特点与应用场景，强调了下一代AI的关键在于思维决策质量，并提供了大模型学习路径与资源指南。

datian1234

310人浏览 · 2026-02-20 08:15:00

datian1234 · 2026-02-20 08:15:00 发布

引言

大型语言模型（LLM）彻底改变了人工智能领域。从撰写文章到总结研究，它们以前所未有的方式模仿人类语言。但在这智能表象之下，潜藏着一个顽固缺陷：LLM的能力受限于训练数据。它们不知道昨天发生的事，有时甚至会凭空捏造信息。

那么我们如何解决这个问题？

检索增强生成（RAG）——这个框架通过将外部知识检索与语言生成相结合，赋予LLM实时获取信息的能力。但RAG技术本身也在进化：从最初简单的关键词检索，如今已发展为驱动自主智能体AI系统的核心力量。

RAG

RAG的核心流程分为三步：

检索（Retrieve）：该组件负责查询外部数据源，如知识库、API或向量数据库。
增强（Augment）：获取数据后，这一环节会对信息进行处理，提取并总结最相关的内容，使其与用户查询意图匹配。
生成（Generate）：最终，大语言模型（LLM）将检索增强后的信息与预训练知识相结合，生成精准回答。

在追求更高语境准确性、扩展性和多步推理能力的驱动下，RAG技术已从简单系统逐步演变为更具适应性的智能架构。现在，让我们深入探索这一演进历程。

Naive, Advanced及Modular RAG

三者的可视化对比如下：

基础RAG

主要依赖TF-IDF和BM25等基于关键词的检索技术获取文档

优势：
- 实现简单
- 简单查询响应快
局限：
- 缺乏语义理解
- 上下文感知能力弱
- 难以应对大规模数据集
进阶RAG
采用更复杂的技术提升上下文理解与检索精度
- 使用稠密向量嵌入（如Sentence Transformers）实现语义搜索
- 增加重排序机制优化结果相关性
- 支持跨文档多跳推理
优势：
- 相关性及准确性更优
- 可处理复杂查询
局限：
- 计算成本较高
- 对复杂工作流仍存在局限
模块化RAG

通过解耦检索与生成流程为独立可复用组件，实现高度定制化
- 融合稀疏检索与稠密检索（混合式）
- 集成API/计算器等工具
- 支持按任务需求灵活组装模块
优势：
- 可定制性强
- 具备跨领域适应能力

Graph RAG

通过整合基于图的数据结构来扩展 RAG，利用数据中的关系和层级结构来增强多跳推理和上下文丰富性。

图RAG的核心技术特征：
- 采用节点+边构成的图结构建模知识体系
- 可识别因果关系、部分-整体关系、层级关系等复杂关联
- 通过图遍历算法实现多跳推理
核心优势：
上下文理解精准度高
特别适合法律、医疗等结构化领域
现有挑战
- 图结构构建过程复杂
- 缺乏图质量管控时扩展性受限

Agentic RAG

与静态流程不同，智能体驱动的RAG引入了具备自主能力的智能体，这些智能体能够进行反思、规划、使用工具并与其他智能体协作。

每个智能体以大型语言模型（LLM）为核心，但通过以下功能增强：

记忆能力（短期与长期上下文）
规划能力（多步推理、任务分解）
工具使用（搜索、API调用、数据库操作）
反馈循环（自我修正）
智能体驱动RAG的类型
- 单智能体模式
  
  由单一智能体统一管理检索、路由和信息整合。适用于工具或数据源有限的简单系统，具有高效性和通用性
- 多智能体模式
  
  将职责分配给多个专业智能体，每个智能体针对特定角色或数据源进行优化。支持并行处理，能应对包含多样化查询类型的复杂工作流
自修正型智能体RAG

通过自我修正机制提升文档利用率和响应质量。动态评估检索到的文档，优化查询策略，并在上下文不足时执行补救措施（如网络搜索）
自适应型智能体RAG

根据查询复杂度动态调整处理策略。通过分类器判断查询需求：直接生成答案、单步检索或需要多步推理。避免对简单查询进行不必要的检索，从而优化计算效率
基于图谱的智能体RAG

在Graph RAG基础上增加具有明确角色（如规划器、检索器、总结器）的自主智能体层。该系统通过知识图谱与智能体网络执行规划，实现有状态、模块化且目标驱动的推理。
智能体文档工作流

将RAG扩展至以文档为中心的全流程知识工作自动化。集成解析、检索、推理与结构化输出功能，保持状态追踪并应用领域特定逻辑。
智能体RAG的挑战

尽管取得进展，智能体RAG仍面临挑战：智能体间协同管理的复杂性、更高的计算开销，以及超高查询量下的可扩展性限制。