构建检索增强生成（RAG）：从基础版到多智能体系统的演进之路

在企业人工智能领域，检索增强生成（RAG）无疑是一个令人向往的目标。只需让大型语言模型（LLM）接入企业私有数据，就能瞬间拥有一位精通业务的“天才专家”。然而，残酷的现实是，众多RAG项目纷纷折戟沉沙。问题并非出在技术本身无法实现，而是大多数项目存在根本性的架构缺陷——在演示场景中看似有效的简单方案，到了真实业务环境中便不堪一击，如同脆弱的纸牌屋。

过去两年，我亲身经历了RAG技术的狂热追捧、项目失败的惨痛教训，也积累了来之不易的经验。如今，我将这些知识融入本文，带大家梳理RAG架构的演进历程：从适合演示却迅速失效的简单脆弱“基础版RAG（Naive RAG）”，到稳健可靠的“进阶版RAG（Advanced RAG）”模式，最终聚焦于前沿的“多智能体RAG（Multi-Agent RAG）”。唯有遵循这样的演进路径，我们才能摆脱“昂贵玩具”的困境，打造出真正能落地生效的企业级AI应用。

一、基础版RAG：看似完美的开端

起初，基础版RAG的逻辑简洁得令人心动，核心流程可概括为“索引-检索-生成”三步：

1. 索引构建

   ：将企业文档转化为数值向量并存储，为后续检索打下基础；

2. 信息检索

   ：当用户提出问题时，系统从向量库中筛选出最相似的文档片段；

3. 答案生成

   ：将检索到的文档片段与用户问题一同输入LLM，生成最终回答。

这种方案之所以在初期广受欢迎，核心优势有三点：一是成本低于模型微调，无需大量标注数据和计算资源；二是能接入实时更新的数据，解决了LLM“知识过时”的痛点；三是通过“基于真实文档生成”的机制，有效降低了模型幻觉的概率。正