【14章】RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用

qwmwysr 2025-02-27 16:24:00

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一、7 种 RAG 模式 Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程 Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性 Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本 Graph RAG 利用图数据库增强知识连接，可以更好地理解文档间的关系 Hybrid RAG 结合了多种技术的优势，包含图结构和传统检索方法 Agentic RAG Router 使用 AI Agent 来路由和处理查询，可以选择最适合的处理路径 Agentic RAG Multi-Agent 使用多个专门的 AI Agent 协同工作，可以调用不同的工具（如向量搜索、网页搜索、Slack、Gmail 等）二、认识 RAG RAG 的核心思想是将信息检索与生成模型相结合。在传统的 LLM 应用中,模型仅依赖训练时学到的知识来回答问题,这导致了知识更新困难、回答可能过时或不准确等问题。而 RAG 系统通过在生成回答前主动检索相关信息,将实时、准确的知识作为上下文提供给模型,从而显著提升了回答的质量和可靠性。

RAG 技术通过在 AI 生成过程中引入外部知识检索，从基础的文档查询发展到多模态、Multi-Agent 体协同的智能架构，让 AI 回答更准确、更全面」「7 种 RAG 模式」Naive RAG 是最基础的架构，包含简单的文档检索、处理和生成响应的流程Retrieve-and-rerank 在基础 RAG 上增加了重排序步骤，可以优化检索结果的相关性Multimodal RAG 能够处理图像等多种类型的数据，不仅限于文本。

RAG系统通过将检索与生成能力结合，为LLM赋予了“外脑”，使其能够动态访问外部知识，从而突破参数限制与知识时效性的瓶颈。未来，随着检索模型与生成模型的协同优化，RAG将在知识密集型行业（如法律、医疗、教育）中发挥更大价值，成为AI应用落地的关键技术之一。开发者需持续关注数据质量、检索效率与生成可控性，构建出更智能、更可信的RAG系统。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。****该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs）****，以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。

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