在人工智能飛速發展的當下，RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術憑借獨特優勢脫穎而出，成為眾多應用的關鍵支撐。它在 AI 生成過程中引入外部知識檢索，極大提升了 AI 回答的準確性與全面性，從基礎架構衍生出多種高級模式，廣泛應用于多個領域。

一、RAG 架構核心組件

RAG 架構主要包含嵌入模型、生成模型、重排序模型、向量數據庫、提示模板和 AI Agent 等組件。嵌入模型負責把文本轉化為向量表示，便于后續檢索；生成模型承擔最終內容生成任務；重排序模型優化檢索結果相關性；向量數據庫存儲和檢索向量化內容；提示模板規范查詢處理流程；AI Agent 則實現智能決策和任務協調。這些組件相互協作，構成了 RAG 架構的強大功能基礎。

二、RAG 基礎模式：Naive RAG

Naive RAG 是 RAG 系列架構的基石，主要用于處理問答、內容生成等復雜任務。其工作流程為：檢索模塊運用向量檢索技術，借助嵌入模型將查詢和文檔轉化為向量，在知識庫中找出相關文檔片段；生成模塊接收用戶查詢和檢索到的上下文，通過大型語言模型生成自然語言回答或內容。該模式簡單高效，具有很強的可擴展性，但存在局限性，比如依賴及時更新的知識庫和良好的檢索效果，否則生成結果可能不準確。它常用于文檔問答、內容生成以及技術支持等場景，為后續更復雜的 RAG 架構發展奠定了基礎。

三、增強檢索精度：Retrieve-and-rerank

Retrieve-and-rerank 是在 Naive RAG 基礎上的升級，增加了重排序步驟。檢索模塊先初步檢索出一批相關文檔，接著重排序模塊利用 BM25、TF-IDF 等傳統方法，或基于 BERT 的深度學習模型等對這些文檔進行篩選，輸出按相關性排序的高質量文檔列表。生成模塊僅使用重排序后的前 N 個文檔作為上下文生成內容。這種架構顯著提升了檢索精度，減少生成錯誤，模塊靈活性高，還能適配長尾查詢，在問答系統、推薦系統和技術支持等場景應用廣泛，有效提高了最終輸出質量。

四、多模態融合：Multimodal RAG

Multimodal RAG 在基礎 RAG 架構上強化了對多模態數據的支持。多模態檢索模塊能處理圖像、視頻、音頻等多種模態數據，通過預訓練模型將非文本模態轉換為嵌入向量存儲在向量數據庫中，檢索時將用戶輸入編碼為向量進行匹配。多模態生成模塊能接受多模態上下文，利用 Flamingo、BLIP-2 等專門模型生成回答或內容。該架構實現了模態對齊和融合，支持多種輸入類型，信息來源豐富，上下文理解能力強，在多模態問答、圖像描述生成、跨模態搜索、醫療診斷和內容生成等場景發揮著重要作用。

五、基于圖結構的智能檢索：Graph RAG

Graph RAG 引入圖數據庫，將文檔、實體及其關系建模為圖結構。圖數據庫存儲文檔結構化關系，檢索模塊不僅基于文檔內容，還利用圖結構進行關系推理，通過圖查詢語言實現復雜知識檢索。生成模塊結合檢索到的多層次上下文和圖關系信息，生成更精準的內容。Graph RAG 能夠深度挖掘知識點間關系，精準擴展上下文，增強推理能力，且便于動態更新維護，適用于復雜問答、知識管理、內容推薦和因果推理等領域，有效提升了對復雜問題的處理能力。

六、融合多種技術：Hybrid RAG

Hybrid RAG 結合了多種技術優勢，融合圖結構和傳統檢索方法。它同樣借助圖數據庫存儲和管理數據，利用圖結構理解文檔間關系，同時結合傳統檢索方式，發揮兩者長處。在復雜知識處理場景中，Hybrid RAG 能夠更靈活地應對不同需求，為用戶提供更優質的服務，在多個領域展現出良好的應用前景。

七、智能路由決策：Agentic RAG Router

Agentic RAG Router 引入 AI Agent 作為智能路由器，根據用戶查詢動態選擇最佳處理路徑。AI Router 利用大型語言模型分析查詢意圖和類型，選擇合適的檢索和生成模塊，還能動態配置執行邏輯。系統包含多檢索模塊和多生成模塊，可處理不同數據源和模態，適用于多任務問答系統、企業知識管理、醫療輔助、教育與內容生成以及自動化工作流等復雜場景，提升了系統處理復雜任務的效率和用戶體驗。

八、多 Agent 協同：Agentic RAG Multi-Agent

Agentic RAG Multi-Agent 進一步升級，引入多個專門的 AI Agent 協同工作。Central Orchestrator 作為主控 Agent，負責解析用戶意圖、分派任務和整合輸出。專用 AI Agent 包括向量搜索 Agent、網頁搜索 Agent、通信工具 Agent 等，每個 Agent 負責特定任務或工具調用。系統能調用多種工具和 API，實現多任務并行處理，在企業知識管理、內容創作與分發、多模態問答、實時數據分析、個人助理和復雜客戶支持等場景表現出色，有效提高了復雜任務的處理效率。

RAG 架構從基礎到高級的多種模式不斷演進，各自在不同場景發揮著重要作用。隨著技術的持續發展，RAG 架構有望在更多領域實現創新應用，為人工智能的發展注入新的活力。

本文來源：聚客AI聯盟（https://edu.guangjuke.com/haowen/229.html）