你的RAG还在“无脑”检索？一文详解基于意图的智能路由，让它“读懂人心”！

在企业级 RAG系统的演进过程中，我们通常会经历两个阶段。

第一阶段是“建设期”。在这个阶段，开发者的核心任务是将非结构化文档切分、向量化，并存入向量数据库。

当用户提出问题时，系统通过语义相似度检索出 Top-K 个片段，喂给大模型生成答案。这套流程在处理“事实性问答”时，表现优异且成本低廉。

然而，随着系统上线并接入真实业务，我们很快会进入第二阶段——“瓶颈期”。

用户开始提出更复杂的问题，比如“分析 A 供应商的违约风险对我们下季度交付的影响”。

此时，单一的向量检索开始显露疲态：它能找到“A 供应商”的简介，也能找到“交付计划”的文档，但它无法将这两者之间的隐性逻辑链条串联起来。

面对这种困境，盲目引入昂贵的知识图谱（GraphRAG）并不是最优解。真正的架构突破点在于：我们不应该用同一种检索策略去应对所有类型的问题。

试图用一套检索逻辑解决所有问题，会导致系统在“过度设计”（造成资源浪费）和“能力不足”（导致回答错误）之间摇摆。

我们需要构建一个智能查询路由器（IntelligentQueryRouter），让系统具备“审时度势”的能力，根据用户意图的复杂度，动态选择最合理的检索路径。

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01 生产环境中的真实痛点

为了理解为什么需要路由，我们先还原两个真实的生产场景。

• 场景 A：极速响应的需求

用户提问：“2023 年 Q3，华东大区的总销售额是多少？”

系统行为：这是一个典型的低上下文依赖问题。答案明确地写在某一份财报的表格里。

技术现状：现有的向量检索（Vector Search）或者关键词检索（BM25）完全可以胜任。如果此时系统强行调用复杂的推理模块，不仅浪费 GPU 算力，还会显著增加响应延迟，降低用户体验。

• 场景 B：深度推理的需求

用户提问：“最近股价下跌，是否受到了原材料供应商罢工事件的传导影响？”

系统行为：这是一个高上下文依赖且涉及多跳推理的问题。

• 原始文档中可能没有任何一句话直接写着“罢工导致股价下跌”。
• 系统需要先找到“原材料供应商是谁？”（实体 A）。
• 再查找“实体 A 最近发生了什么？”（事件 B）。
• 最后分析“事件 B 与股价波动（事件 C）的时间相关性”。

技术现状：传统的向量检索只能基于“股价”、“罢工”这些关键词，召回一堆碎片化的新闻片段。大模型拿到这些碎片后，由于缺乏中间的逻辑连接点（即“谁供应了谁”的关系），极易产生幻觉，编造出一个看似合理的错误答案。

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02 查询特征的四维分析

要实现智能路由，首先必须对用户的查询进行量化分析。我们不能仅凭关键词匹配，而需要利用 LLM 对查询进行语义层面的深度解构。

我们在实践中总结了四个通用的分析维度，用于评估一个查询的“重量”：

1. 复杂度

我们定义“复杂度”为查询所需的认知负荷。

• 低 (0.0-0.3)：事实性检索。例如查询具体的参数、人名、地点。
• 中 (0.4-0.7)：聚合类查询。例如要求总结某段时间内的所有事件。
• 高 (0.8-1.0)：归因与推理性查询。涉及因果分析、趋势判断或假设性问题。

2. 关系密集度

定义查询涉及的实体数量以及实体间关联的紧密程度。

• 判别标准：查询是否跨越了多个独立的知识域？是否需要追踪实体间的交互路径（如资金流向、股权穿透）？如果需要跨文档关联，该指标通常较高。

3. 推理需求

• 多跳推理 (Multi-hop)：是否需要 A -> B -> C 的传递性推理？
• 对比分析：是否需要同时提取两个对象的特征进行比对？
• 因果分析：是否在询问事件之间的逻辑联系？

4. 实体识别

统计查询中包含的明确命名实体（NER）的数量。实体越多，意味着系统需要处理的“节点”越多，对图谱精确匹配的需求通常越高。

示例：

• Input: “分析 A 公司股价下跌是否与 B 供应商违约有关？”
• Output*(JSON)*:

{
"query_analysis": {
"complexity": 0.9,
"relationship_intensity": 0.85,
"reasoning_required": true,
"entities": ["A公司", "B供应商", "股价下跌", "违约"],
"intent_category": "causal_analysis"
}
}

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03 三种核心检索范式

基于上述分析结果，系统应动态选择以下三种检索策略之一。这三种策略分别对应了不同的成本与能力模型。

1. 传统混合检索

• 机制：同时执行向量检索（语义相似度）和关键词检索（BM25），并使用 RRF（倒数排名融合）算法合并结果。
• 适用场景：简单查询、事实性查询。
• 价值：响应速度极快，计算成本最低，对显性信息的召回率高。

2. 图 RAG 检索

• 机制：利用知识图谱的结构化特性。系统从查询中的实体出发，在图谱中向外扩展 2-3 跳（Hops），遍历邻居节点，提取包含相关实体及其关系的子图结构，最后转化为文本描述。
• 适用场景：复杂推理、多跳查询、关系密集型查询。
• 价值：它是解决“逻辑断层”的关键。它能发现文本中未直接表述的隐性关联，提供具有可解释性的证据链。例如，它能明确告诉 LLM：“A 公司持有 B 公司 30% 的股份”，这是向量检索很难提取出的精确结构信息。

3. 组合检索

• 机制：并行执行“传统检索”和“图检索”，并将结果进行去重和融合。
• 适用场景：中等复杂度查询、或者意图模糊的查询。
• 价值：互补性强。向量检索保证了广度（不会漏掉非结构化的描述），图检索提供了深度（补充了结构化的关系）。

我们可以基于上述的检索策略构建一个动态路由：

• 若系统判定为简单事实查询，直接走传统混合检索。这避免了杀鸡用牛刀，节省了图查询的开销。
• 若系统判定为复杂分析，走图 RAG 检索。在此场景下，向量检索极易失效，必须依赖知识图谱的结构化信息。
• 对于介于两者之间的查询，或者当意图分析的置信度不高时，采用组合检索。通过并行检索最大化召回率，宁可多算，不可漏算。

以下是一个简单的逻辑示例，可以根据具体的场景动态调整：

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04 降级策略

在工程落地中，我们必须考虑到异常情况。高级检索策略可能因各种原因（图数据库超时、图谱覆盖不全等）而失效。一个成熟的系统必须具备优雅降级的能力。

• 检索降级链： 这是一个自动化的“替补机制”。

• 系统优先尝试 图 RAG 检索。
• 如果图检索返回结果为空（说明图谱中没有覆盖该知识点），系统不应报错，而应自动无缝切换为 组合检索 或 传统混合检索。
• 如果传统检索也失败，系统应返回预设的兜底回复，并记录错误日志，而不是抛出异常导致服务中断。

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结语

图 RAG 并非要取代向量 RAG，而是其能力的升维补充。构建高效 RAG 系统的关键，不在于盲目堆砌图数据库，而在于构建一个能够“审时度势”的大脑。

通过“简单问题向量查，复杂问题图谱查，模糊问题混合查”的自适应策略，我们可以在系统性能、成本和回答质量之间找到最优的平衡点。这种架构设计，才是企业级 RAG 系统的核心竞争力所在。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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