别太天真，你的RAG还没入门，5种RAG企业级解决方案，开启知识库正确打开方式

引言

你的RAG还没入门

想象一下，当你的知识库面临导入大量的文档，需要你进行整理切片，而现有的RAG宛如智障一般总是答非所问。你有没有想过，不是RAG不行，而是你还没入门呐，不相信？那么今天我们就来扒一扒，RAG的5种企业级解决方案，看看你是不是在第一层。

一、Naive RAG

1、原理介绍

Naive RAG是RAG技术中最基础的一种方式。它的核心原理很简单，就是在生成文本之前，先从外部知识源（如文档数据库）中检索相关信息，然后将这些信息与用户的输入一起输入到语言模型中，让语言模型根据这些信息生成回答。简单来说，就是先找信息，再用信息生成答案。

2、优缺点

优点：实现起来相对简单，成本较低。对于一些简单的知识检索和问答场景，能够快速给出较为准确的回答。

缺点：检索的准确性依赖于知识源的质量和检索算法的好坏。如果知识源不准确或者检索算法不够优化，可能会检索到无关的信息，从而影响生成结果的质量。

3、技术选型方案

• 知识源：可以选择结构化的数据库，如关系型数据库，也可以选择非结构化的文档库，如文本文件、PDF等。

• 检索算法：可以使用基于关键词的检索算法，如布尔检索，也可以使用基于向量的检索算法，如余弦相似度检索。

• 语言模型：可以选择开源的语言模型，如GPT - Neo等，也可以选择商业的语言模型，如OpenAI的GPT系列。

4、适应场景

面向小型企业的客服人员，需要回答客户关于产品基本信息的问题。可以使用Naive RAG，将产品的说明书、常见问题解答等文档作为知识源，当客户提问时，快速检索相关信息并生成回答。这样可以提高客服的工作效率，减少人工回答的时间。

二、Advanced RAG

1、原理介绍

Advanced RAG在Naive RAG的基础上进行了改进。它不仅仅是简单地检索信息，还会对检索到的信息进行进一步的处理和筛选。比如，它会对信息进行排序，优先选择相关性更高的信息；还会对信息进行整合，去除冗余和重复的内容。然后再将处理后的信息与用户输入一起输入到语言模型中生成回答。

2、优缺点

优点：能够提高检索信息的质量，从而提高生成回答的准确性和相关性。相比Naive RAG，它对复杂问题的处理能力更强。

缺点：实现相对复杂，需要更多的计算资源和技术支持。而且对检索和信息处理算法的要求较高，如果算法不够优化，可能会导致处理时间过长。

4、技术选型方案

• 知识源：与Naive RAG类似，但可以选择更丰富、更准确的知识源，如专业的知识库、学术数据库等。

• 检索算法：可以使用更复杂的基于语义的检索算法，如基于Transformer的检索模型。

• 信息处理算法：可以使用机器学习算法，如聚类算法、排序算法等对信息进行处理。

5、适应场景

假如你是一家金融机构的分析师，需要分析市场趋势并撰写报告。你可以使用Advanced RAG，从大量的金融新闻、研究报告等知识源中检索相关信息，经过排序、筛选和整合后，再让语言模型生成分析报告。这样可以提高报告的质量和准确性。

三、Modular RAG

1、原理介绍

Modular RAG将RAG系统拆分成多个模块，每个模块负责不同的功能，如检索模块、信息处理模块、生成模块等。这些模块可以独立开发和优化，并且可以根据不同的需求进行组合和配置。通过这种模块化的设计，使得RAG系统更加灵活和可扩展。

2、优缺点

优点：具有很高的灵活性和可扩展性。可以根据不同的应用场景和需求，选择合适的模块进行组合，从而实现个性化的RAG系统。而且每个模块可以独立优化，提高了系统的整体性能。

缺点：系统的架构设计和模块之间的协调管理比较复杂。需要更多的开发和维护成本，对开发人员的技术水平要求也较高。

3、技术选型方案

• 模块设计：根据不同的功能需求，设计不同的模块，如基于规则的检索模块、基于深度学习的信息处理模块等。

• 模块接口：定义清晰的模块接口，确保模块之间可以高效地进行数据交互和通信。

• 配置管理：使用配置文件或配置管理工具，对模块的组合和参数进行管理。

4、适应场景

在面向企业或用户的智能客服场景，可以使用Modular RAG，根据不同的业务需求，选择合适的检索模块、信息处理模块和生成模块进行组合。对于热门商品的问答，可以选择快速检索模块；对于复杂的订单处理问题，可以选择更强大的信息处理模块。这样可以提高客服系统的性能和用户体验。

四、GraphRAG (图 RAG)

1、原理介绍

GraphRAG利用图数据库来存储和表示知识。图数据库中的节点表示实体，边表示实体之间的关系。在进行检索时，它可以利用图的结构信息，更全面地理解知识之间的关联。然后根据这些关联信息，检索相关的知识并输入到语言模型中生成回答。

2、优缺点

优点：能够更好地处理复杂的知识关系，对于需要理解知识之间关联的场景，如知识图谱问答、语义推理等，具有很大的优势。可以提供更丰富、更准确的回答。

缺点：图数据库的构建和维护比较复杂，需要专业的知识和技术。而且图的查询和检索算法相对复杂，计算成本较高。

3、技术选型方案

• 图数据库：可以选择开源的图数据库，如Neo4j，也可以选择商业的图数据库，如JanusGraph。

• 图查询算法：可以使用基于图遍历的算法，如广度优先搜索、深度优先搜索等，也可以使用基于图嵌入的算法，如Node2Vec。

4、适应场景

在生物制药等严谨场景，需要从大量的生物医学文献中查找相关的研究成果和药物靶点信息。可以使用GraphRAG，将生物医学知识构建成图数据库，通过图的结构信息，更准确地检索到相关的知识。比如，当你查询某种疾病的治疗方法时，它可以根据疾病、药物、基因等实体之间的关系，提供更全面的信息。

五、Agentic RAG (智能体 RAG)

1、原理介绍

Agentic RAG引入了智能体的概念。智能体可以根据用户的输入和当前的任务，自主地进行决策和行动。它不仅可以从外部知识源中检索信息，还可以与其他智能体或系统进行交互，获取更多的信息和资源。然后根据这些信息，生成更智能、更个性化的回答。

2、优缺点

优点：具有很高的智能性和自主性。可以根据不同的用户需求和场景，灵活地调整检索和生成策略，提供更个性化的服务。能够处理复杂的任务和问题。

缺点：智能体的设计和开发比较复杂，需要考虑智能体的决策机制、交互协议等多个方面。而且智能体之间的协调和管理也比较困难。

3、技术选型方案

• 智能体框架：可以选择开源的智能体框架，如JADE，也可以根据需求自行开发智能体框架。

• 决策算法：可以使用基于规则的决策算法，也可以使用基于机器学习的决策算法，如强化学习。

4、适应场景

在文旅等个性化的定制场景，可以使用Agentic RAG，智能体可以根据客户的预算、兴趣爱好、旅游时间等信息，自主地从旅游景点数据库、酒店数据库等知识源中检索相关信息，并与交通系统、票务系统等其他智能体进行交互，获取最新的票务信息和交通情况。然后根据这些信息，为客户生成个性化的旅游方案。

六、结语

RAG技术的不同实现方式，如Naive RAG、Advanced RAG 、Modular RAG 、GraphRAG (图 RAG)、Agentic RAG (智能体 RAG)，各有其特点和适用场景。

根据不完全统计，大部分企业或者开发目前都是聚焦在NaiveRAG阶段，这也是知识库智障的根本原因，当然在实际应用中，我们需要根据具体的需求和场景，选择合适的RAG方式。

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