RAG架构综述：探寻最适配RAG方案

RAG架构类型及项目选型综述

最新推荐文章于 2025-09-20 08:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-20 08:00:00 发布 · 872 阅读

13 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#架构 #rag

RAG技术通过整合外部知识源检索与模型生成能力，使语言模型能够基于真实世界的信息生成更准确、可靠的回答。如今，RAG技术不断演进，衍生出了多种各具特色的架构类型，每种都针对特定场景和需求进行了优化。深入了解这些不同类型的RAG架构，对于开发者、数据科学家以及AI爱好者而言至关重要，能够帮助他们在项目中做出更合适的技术选型，充分发挥RAG的优势。

一、基础架构：标准RAG

标准RAG是整个RAG技术体系的基石，采用了经典的架构设计，将检索器和生成器相结合。在工作过程中，检索器负责从庞大的知识库中筛选出与用户问题相关的文档，这些文档会被切分成便于处理的小块，确保检索的高效性和针对性。随后，生成器（如GPT-4等强大的语言模型）基于这些检索到的相关信息进行分析和理解，进而生成准确且有价值的回答。

这种架构具有显著的特点和优势。一方面，它能够将文档进行合理的分块处理，大大提升了检索效率，使得系统能够快速定位到最相关的信息，为后续的生成工作提供有力支持；另一方面，它非常适合对响应时间要求较高的场景，一般能够在1 - 2秒内给出回答，满足实时交互的需求。

在实际项目应用中，标准RAG有着广泛的用武之地。例如在构建客户支持聊天机器人时，它可以快速从常见问题解答（FAQ）文档中获取精准答案，及时解决用户的疑问；在法律领域，搭建法律文档问答系统时，借助标准RAG从大量的案例法、政策法规以及合同文件中检索关键信息，为用户提供合法合规、有理有据的解答。此外，对于企业内部知识管理而言，标准RAG也是构建高效内部知识助手的理想选择，能够帮助员工快速获取所需的信息，提高工作效率。