17 種 RAG 架構實現原理與選型
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一種結合外部知識檢索與語言模型生成的混合技術架構。它在大型語言模型（如 GPT）生成能力的基礎上，通過外部知識庫提高了準確性、時效性和可控性，廣泛用于企業問答、搜索增強、智能客服、代碼輔助、知識圖譜等場景。
然而，RAG不是一個固定結構,也沒有固定的套路，而是一套可以靈活演化的系統。
本文將結合當前主流實踐，分析三類策略，17種 RAG 實現方法的技術原理，幫助你選擇最適合業務場景的方案。
一、文檔分塊策略（方法1～5）
1. Simple RAG（基礎版）
原理：將問題向量化 → 檢索向量庫中的文檔片段 → 拼接后交給LLM生成。
2. Semantic Chunking（語義分塊）
原理：
- 使用語言模型或句法樹對文檔進行語義切分，而非按字符或固定長度分塊。
- 保證塊的完整語義。
- 提高召回質量。
技術方案：NLTK + Transformer Embedding + 動態窗口切割
3. Context Enriched Retrieval（上下文增強）
原理：
- 每個塊包含其前后鄰居段落，實現“塊+上下文”的完整語義輸入。
- 上下文豐富，回答更準確。
- 支持滑動窗口式切塊。
4. Contextual Chunk Headers（塊頭標簽）
原理：
- 提取章節名、標題等結構性標簽，與正文一起向量化。
- 增強分類與上下文提示能力。
- 適合結構明確的文檔。
5. Document Augmentation（文檔增強）
原理：
- 對每個文檔構造多個“視圖”：標題、摘要、正文、元數據等，統一入庫。
- 多角度增強檢索命中率。
工具：ChunkRAG、DocView RAG。
二、檢索與排序增強（方法6～9）
6. Query Transformation（查詢改寫）
原理：
- 用LLM將用戶輸入的問題生成多個語義等價問法，再分別進行向量檢索。
- 提高低質量輸入的召回能力。
支持：LangChain MultiQueryRetriever
7. Reranker（重排序）
原理：
- 對初步召回的TopK候選文檔，使用Cross-Encoder/BERT重新打分并排序。
- 提升最終選中文檔的相關性。
模型：MonoT5, Cohere Reranker
8. RSE（Relevant Span Extraction）
原理：在長文檔中定位與問題最相關的“片段/句子”，而非整段。
精準回答，提高可控性。
技術：交叉編碼器 + Pointer Network
9. Contextual Compression（上下文壓縮）
原理：對檢索結果執行“信息壓縮”，剔除無關內容，保留關鍵句子或段落。
降低Token成本，提高輸入效率。
工具：LangChain Compression Retriever
三、后處理與反饋優化（方法10～17）
10. Feedback Loop（反饋回流）
原理：將用戶點擊、滿意度等行為數據用于排序模型優化，形成“人反饋 → 系統進化”的閉環。
常見于智能客服、企業知識圖譜。
11. Adaptive RAG（自適應檢索）
原理：使用小模型或規則識別問題類型，動態選擇檢索策略（如：是否用rerank？是否多Query？）。
強適配多業務場景。
技術組合：LangChain Router + MultiVector Retriever
12. Self RAG（自我決策RAG）
原理：模型判斷是否需要外部知識支持；若能直接回答，則跳過檢索流程。
提升效率，節省資源。
Prompt示例：“你是否可以直接回答該問題？若不能，請說明所需信息。”
13. Knowledge Graph（知識圖譜）
原理：將文檔轉為結構化的三元組圖譜，進行圖譜檢索或路徑推理。
支持語義聯想、實體關系解釋。
工具：Neo4j、KGLM + 圖譜嵌入模型
14. Hierarchical Indices（多級索引）
原理：對文檔構建目錄級別的分層索引結構，按層檢索節省計算開銷。
類似“分區檢索”。
技術：Nested FAISS / TreeIndex
15. HyDE（Hypothetical Document Embedding）
原理：模型先嘗試生成“理想答案”，再基于該答案反向檢索可能支持材料。
特別適合文檔碎片化嚴重或長問句。
實現：LLM + 向量化再檢索
16. Fusion（結果融合檢索）
原理：同時使用多個檢索通道（如語義+關鍵詞），合并得分后進行排序。
平衡精確度與召回率。
工具組合：Pinecone + Elastic
17. CRAG（糾錯式RAG）
原理：在檢索前使用糾錯模塊改寫用戶提問，修復錯別字、語法錯誤或上下文缺失。
提高“非專業提問”的識別能力。
工具：SpellCheck + Query Rewriter + Prompt Template
最后
如何選擇合適的 RAG 架構？下面是一組選型推薦，但凡事也沒有絕對，需要結合實際場景進行設計。
應用目標 | 推薦方法 |
快速上線 | Simple RAG、Semantic Chunking |
提高準確性 | Reranker、RSE、Context Enriched Retrieval |
提升召回與覆蓋 | Query Transformation、Fusion、Augmentation |
優化成本或效率 | Self RAG、Contextual Compression |
結構化場景支持 | Knowledge Graph、Hierarchical Indices |
用戶行為優化 | Feedback Loop、Adaptive RAG |
容錯性強、問題補全 | CRAG、HyDE |
總之，在實際生產運行中，RAG 不是一個簡單的“檢索+拼接”套路，而是一整套可定制、可演進的系統架構。從文檔處理、檢索策略，到后處理優化，每個環節都能獨立優化與組合。
以下是17種方法的匯總表：
