在人工智能飞速发展的当下，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术凭借独特优势脱颖而出，成为众多应用的关键支撑。它在 AI 生成过程中引入外部知识检索，极大提升了 AI 回答的准确性与全面性，从基础架构衍生出多种高级模式，广泛应用于多个领域。
一、RAG 架构核心组件
RAG 架构主要包含嵌入模型、生成模型、重排序模型、向量数据库、提示模板和 AI Agent 等组件。嵌入模型负责把文本转化为向量表示，便于后续检索；生成模型承担最终内容生成任务；重排序模型优化检索结果相关性；向量数据库存储和检索向量化内容；提示模板规范查询处理流程；AI Agent 则实现智能决策和任务协调。这些组件相互协作，构成了 RAG 架构的强大功能基础。
二、RAG 基础模式：Naive RAG
Naive RAG 是 RAG 系列架构的基石，主要用于处理问答、内容生成等复杂任务。其工作流程为：检索模块运用向量检索技术，借助嵌入模型将查询和文档转化为向量，在知识库中找出相关文档片段；生成模块接收用户查询和检索到的上下文，通过大型语言模型生成自然语言回答或内容。该模式简单高效，具有很强的可扩展性，但存在局限性，比如依赖及时更新的知识库和良好的检索效果，否则生成结果可能不准确。它常用于文档问答、内容生成以及技术支持等场景，为后续更复杂的 RAG 架构发展奠定了基础。
三、增强检索精度：Retrieve-and-rerank
Retrieve-and-rerank 是在 Naive RAG 基础上的升级，增加了重排序步骤。检索模块先初步检索出一批相关文档，接着重排序模块利用 BM25、TF-IDF 等传统方法，或基于 BERT 的深度学习模型等对这些文档进行筛选，输出按相关性排序的高质量文档列表。生成模块仅使用重排序后的前 N 个文档作为上下文生成内容。这种架构显著提升了检索精度，减少生成错误，模块灵活性高，还能适配长尾查询，在问答系统、推荐系统和技术支持等场景应用广泛，有效提高了最终输出质量。
四、多模态融合：Multimodal RAG
Multimodal RAG 在基础 RAG 架构上强化了对多模态数据的支持。多模态检索模块能处理图像、视频、音频等多种模态数据，通过预训练模型将非文本模态转换为嵌入向量存储在向量数据库中，检索时将用户输入编码为向量进行匹配。多模态生成模块能接受多模态上下文，利用 Flamingo、BLIP-2 等专门模型生成回答或内容。该架构实现了模态对齐和融合，支持多种输入类型，信息来源丰富，上下文理解能力强，在多模态问答、图像描述生成、跨模态搜索、医疗诊断和内容生成等场景发挥着重要作用。
五、基于图结构的智能检索：Graph RAG
Graph RAG 引入图数据库，将文档、实体及其关系建模为图结构。图数据库存储文档结构化关系，检索模块不仅基于文档内容，还利用图结构进行关系推理，通过图查询语言实现复杂知识检索。生成模块结合检索到的多层次上下文和图关系信息，生成更精准的内容。Graph RAG 能够深度挖掘知识点间关系，精准扩展上下文，增强推理能力，且便于动态更新维护，适用于复杂问答、知识管理、内容推荐和因果推理等领域，有效提升了对复杂问题的处理能力。
六、融合多种技术：Hybrid RAG
Hybrid RAG 结合了多种技术优势，融合图结构和传统检索方法。它同样借助图数据库存储和管理数据，利用图结构理解文档间关系，同时结合传统检索方式，发挥两者长处。在复杂知识处理场景中，Hybrid RAG 能够更灵活地应对不同需求，为用户提供更优质的服务，在多个领域展现出良好的应用前景。
七、智能路由决策：Agentic RAG Router
Agentic RAG Router 引入 AI Agent 作为智能路由器，根据用户查询动态选择最佳处理路径。AI Router 利用大型语言模型分析查询意图和类型，选择合适的检索和生成模块，还能动态配置执行逻辑。系统包含多检索模块和多生成模块，可处理不同数据源和模态，适用于多任务问答系统、企业知识管理、医疗辅助、教育与内容生成以及自动化工作流等复杂场景，提升了系统处理复杂任务的效率和用户体验。
八、多 Agent 协同：Agentic RAG Multi-Agent
Agentic RAG Multi-Agent 进一步升级，引入多个专门的 AI Agent 协同工作。Central Orchestrator 作为主控 Agent，负责解析用户意图、分派任务和整合输出。专用 AI Agent 包括向量搜索 Agent、网页搜索 Agent、通信工具 Agent 等，每个 Agent 负责特定任务或工具调用。系统能调用多种工具和 API，实现多任务并行处理，在企业知识管理、内容创作与分发、多模态问答、实时数据分析、个人助理和复杂客户支持等场景表现出色，有效提高了复杂任务的处理效率。
RAG 架构从基础到高级的多种模式不断演进，各自在不同场景发挥着重要作用。随着技术的持续发展，RAG 架构有望在更多领域实现创新应用，为人工智能的发展注入新的活力。
