收藏必备：RAG技术从入门到精通，5种企业级解决方案深度解析

本文深入解析了RAG技术的5种企业级解决方案，从基础的Naive RAG到智能化的Agentic RAG，详细阐述每种方案的核心原理、技术选型及适用场景。无论你是刚入门的小白还是寻求技术突破的程序员，这份指南都能帮你理解为何大多数企业RAG系统表现不佳，并根据实际需求选择最适合的技术路径，让你的知识库告别’智障’，真正发挥智能问答的威力。

你的RAG还得练

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。

Naive RAG（初级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。

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。

2、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DeepSeek-R1、Qw等模型，也可以使用商业模型系列。

3、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。

Advanced RAG（高级 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。

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。

3、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。

3、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。

Modular RAG（模块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。

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。

2、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。

3、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。

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。

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。

2、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。

3、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。

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。

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。

2、技术选型方案

• 智能体框架：可以选择开源的智能体框架，如langchain4j，Spring AI 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。

3、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。

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。

好了，今天的分享就到这里，感谢各位吴彦祖和刘亦菲。如果这期内容你觉得不错，请随手**“关注”、“点赞”和“在看”** 吧，创作不易，感谢喜欢！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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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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