必读收藏：大模型RAG技术全攻略 - 8种架构实现与LangChain代码详解

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原创最新推荐文章于 2026-05-13 05:30:20 发布 915 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

LangChain多模态智能体：文生图、识图、RAG问答与小说生成全攻略 本项目基于LangChain框架，构建了一个多模态智能体，整合了文生图、识图、RAG问答与小说生成等功能，旨在打造一个全能型智能助手。通过多模态大模型Qwen2.5-VL和Qwen3-235B-A22B，智能体能够处理图文结合的复杂查询，并实现知识驱动的精准回答与自动化内容生成。技术架构包括多模态大模型、文生图工具、识图工具、RAG问答、实时搜索工具和小说生成工作流，采用ReAct模式进行工具调用决策。核心功能涵盖图文理解与生成、知识问答、多章节小说生成等，展示了智能体在跨模态任务中的强大能力。未来计划包括阅读详情

本文详细介绍了8种RAG架构，包括Naive RAG、Multi-Head RAG、Corrective RAG等。每种架构阐述了核心思想、实现步骤，并提供基于LangChain的参考代码。这些架构从基础到高级，涵盖从简单检索到复杂推理、从静态策略到动态适应等多种技术路径，为开发者构建高效的大模型检索增强生成系统提供了全面的技术参考和实践指导。

1、 Naive RAG

简介：

Naive RAG 是最基础的检索增强生成架构，采用“索引-检索-生成”的经典流程。架构：

实现步骤：

数据加载：收集数据并进行清洗，比如各个文档格式的转换，OCR 文字提取等
分块和 embedding ：将文档拆分更小的 chunk，一方面让 embedding 更好转换语义信息，另一方面解决LLM的上下文长度限制问题
向量存储：将 embedding 存储到向量数据库中，方便快速搜索
search 和 Prompt工程：对于查找的问题先通过向量数据库检索，然后将召回的文件原文，通过 Prompt 加工提供给LLM
输出答案：LLM 根据 Prompt 生成答案输出

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain.schema import Document
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import PromptTemplate
import lancedb

class NaiveRAG:
    def __init__(self):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)
        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB
        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
            model_kwargs={"device": "cpu"},
            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}
        )
        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_naive_rag")
        self.vectorstore = None
    
    def build_index(self, documents: list):
        """构建向量索引"""
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(
            docs, 
            self.embeddings,
            connection=self.db,
            table_name="naive_rag_docs"
        )
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """执行检索并生成答案"""
        # 创建检索链
        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
        
        prompt_template = PromptTemplate(
            input_variables=["context", "question"],
            template="""基于以下上下文回答问题：
            上下文: {context}
            问题: {question}
            答案:"""
        )
        
        qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
            llm=self.llm,
            chain_type="stuff",
            retriever=retriever,
            chain_type_kwargs={"prompt": prompt_template}
        )
        
        return qa_chain.invoke({"query": question})["result"]

# 使用示例
naive_rag = NaiveRAG()
naive_rag.build_index(["文档1内容...", "文档2内容...", "文档3内容..."])
answer = naive_rag.query("What is issue date of lease?")
print(answer)

2、Multi-Head RAG

简介：

Multi-Head RAG 借鉴了 Transformer 的多头注意力机制，利用模型不同注意力头捕获的多样化语义特征进行并行检索。

架构：

实现步骤：

多头注意力Embedding：利用 Transformer 模型的多头注意力层（而非最后一层）生成多个embedding，每个头捕获不同的语义特征
多向量索引构建：为每个注意力头构建独立的向量索引，存储不同维度的语义信息
并行检索：针对查询，在多个索引上并行检索，每个头返回最相关的文档片段
结果融合：将多个头的检索结果进行去重和融合，综合考虑不同语义维度的相关性
上下文生成：将融合后的文档片段组装成上下文，输入LLM生成答案

相关参考如下：

论文：https://arxiv.org/pdf/2406.05085

代码：https://github.com/spcl/MRAG

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain.schema import Document
from langchain.embeddings.base import Embeddings
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch
import lancedb
from typing import List

class MultiHeadEmbeddings(Embeddings):
    """自定义多头注意力Embedding，继承LangChain的Embeddings基类"""
    def __init__(self, model_name="bert-base-uncased", head_index=0, num_heads=12):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name, output_hidden_states=True)
        self.head_index = head_index
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = 768 // num_heads  # BERT hidden size / num_heads
    
    def _get_head_embedding(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
        """获取指定头的embedding"""
        inputs = self.tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs, output_hidden_states=True)
        hidden_states = outputs.hidden_states[-2]  # 倒数第二层
        start = self.head_index * self.head_dim
        end = (self.head_index + 1) * self.head_dim
        head_emb = hidden_states[:, 0, start:end].numpy()
        return head_emb.tolist()
    
    def embed_documents(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
        return self._get_head_embedding(texts)
    
    def embed_query(self, text: str) -> List[float]:
        return self._get_head_embedding([text])[0]

class MultiHeadRAG:
    def __init__(self, num_heads=12):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)
        self.num_heads = num_heads
        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_multihead_rag")
        self.vectorstores = []  # 每个头一个向量存储
        self.documents = []
    
    def build_index(self, documents: List[str]):
        """为每个头构建独立的LanceDB向量存储"""
        self.documents = documents
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        
        for head_idx in range(self.num_heads):
            embeddings = MultiHeadEmbeddings(head_index=head_idx, num_heads=self.num_heads)
            vectorstore = LanceDB.from_documents(
                docs, 
                embeddings,
                connection=self.db,
                table_name=f"head_{head_idx}_docs"
            )
            self.vectorstores.append(vectorstore)
    
    def search(self, query: str, top_k: int = 3) -> List[str]:
        """多头并行检索并融合结果"""
        all_results = set()
        for vectorstore in self.vectorstores:
            docs = vectorstore.similarity_search(query, k=top_k)
            for doc in docs:
                all_results.add(doc.page_content)
        return list(all_results)
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """检索并生成答案"""
        retrieved_docs = self.search(question)
        context = "\n\n".join(retrieved_docs)
        
        from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """基于以下多维度检索的上下文回答问题：
            上下文: {context}
            问题: {question}
            答案:"""
        )
        chain = prompt | self.llm
        response = chain.invoke({"context": context, "question": question})
        return response.content

# 使用示例
mrag = MultiHeadRAG(num_heads=12)
documents = ["文档1的内容...", "文档2的内容...", "文档3的内容..."]
mrag.build_index(documents)
answer = mrag.query("查询问题")
print(answer)

3、 Corrective RAG

简介：

Corrective RAG 在传统 RAG 基础上引入了文档质量评估和自我修正机制。对检索到的每个文档进行相关性评分（Correct/Incorrect/Ambiguous），对于质量不足的检索结果，搜索外部知识源进行补充。

架构：

实现步骤：

初始检索：使用向量检索获取与查询相关的候选文档
相关性评估：使用LLM或专门的评估模型对每个检索到的文档进行相关性评分（Correct/Incorrect/Ambiguous）
知识修正：对于评估为不相关或模糊的文档，触发知识修正机制
网络搜索增强：当本地知识库文档质量不足时，调用外部搜索引擎获取补充信息
文档重组：将评估为相关的文档和补充搜索结果重新组织，去除冗余信息
答案生成：基于修正后的高质量上下文生成最终答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain_community.tools import TavilySearchResults
from langchain.schema import Document
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import lancedb
from typing import List

class CorrectiveRAG:
    def __init__(self):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)
        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
            model_kwargs={"device": "cpu"},
            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}
        )
        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_corrective_rag")
        self.vectorstore = None
        # 使用Tavily进行网络搜索
        self.web_search = TavilySearchResults(max_results=3)
    
    def build_index(self, documents: List[str]):
        """构建向量索引"""
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(
            docs, 
            self.embeddings,
            connection=self.db,
            table_name="corrective_rag_docs"
        )
    
    def evaluate_relevance(self, query: str, document: str) -> str:
        """评估文档与查询的相关性"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """评估以下文档与查询的相关性。
            查询: {query}
            文档: {document}
            
            请回答: CORRECT(相关), INCORRECT(不相关), 或 AMBIGUOUS(模糊)
            只返回一个词。"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"query": query, "document": document})
        return response.strip().upper()
    
    def search_web(self, query: str) -> List[str]:
        """当本地文档不足时进行网络搜索"""
        try:
            results = self.web_search.invoke(query)
            return [r["content"] for r in results if"content"in r]
        except:
            return []
    
    def retrieve_and_correct(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[str]:
        """检索并修正文档"""
        # 1. 初始检索
        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": top_k})
        docs = retriever.invoke(query)
        
        # 2. 评估每个文档的相关性
        correct_docs = []
        need_web_search = True
        
        for doc in docs:
            relevance = self.evaluate_relevance(query, doc.page_content)
            if relevance == "CORRECT":
                correct_docs.append(doc.page_content)
                need_web_search = False
            elif relevance == "AMBIGUOUS":
                # 对模糊文档进行知识精炼
                refined = self.refine_document(query, doc.page_content)
                correct_docs.append(refined)
        
        # 3. 必要时进行网络搜索补充
        if need_web_search or len(correct_docs) < 2:
            web_results = self.search_web(query)
            correct_docs.extend(web_results)
        
        return correct_docs
    
    def refine_document(self, query: str, document: str) -> str:
        """精炼文档，提取与查询相关的部分"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """从以下文档中提取与查询最相关的信息：
            查询: {query}
            文档: {document}
            
            请只返回相关的精炼内容："""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"query": query, "document": document})
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """生成最终答案"""
        corrected_docs = self.retrieve_and_correct(question)
        context = "\n\n".join(corrected_docs)
        
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """基于以下经过修正的上下文回答问题：
            上下文: {context}
            问题: {question}
            答案:"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"context": context, "question": question})

# 使用示例
crag = CorrectiveRAG()
crag.build_index(["文档1...", "文档2...", "文档3..."])
answer = crag.query("你的问题是什么？")
print(answer)

4、 Agentic RAG

简介：

Agentic RAG（智能体RAG）将 AI Agent 的规划和推理能力与 RAG 相结合。
Agent 可以自主分析查询、制定检索策略、选择合适的工具（语义搜索、关键词搜索、计算器等），并根据中间结果进行迭代优化。

架构：

实现步骤：

Agent初始化：创建具有推理和规划能力的AI Agent，配备检索工具
任务分解：Agent分析用户查询，将复杂问题分解为多个子任务
工具选择：Agent根据子任务特点选择合适的工具（检索、计算、API调用等）
迭代检索：Agent可以根据中间结果决定是否需要进一步检索或调整查询策略
推理整合：Agent对多轮检索和工具调用的结果进行推理和整合
自我反思：Agent评估答案质量，必要时进行自我修正
最终输出：生成完整、准确的答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain.schema import Document
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain.tools import tool
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
import lancedb
from typing import List

class AgenticRAG:
    def __init__(self):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB
        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
            model_kwargs={"device": "cpu"},
            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}
        )
        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_agentic_rag")
        self.vectorstore = None
        self.agent_executor = None
    
    def build_index(self, documents: List[str]):
        """构建向量索引"""
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(
            docs, 
            self.embeddings,
            connection=self.db,
            table_name="agentic_rag_docs"
        )
    
    def setup_agent(self):
        """配置Agent和工具"""
        vectorstore = self.vectorstore  # 闭包引用
        
        @tool
        def semantic_search(query: str) -> str:
            """用于语义搜索，当需要理解问题含义并查找相关文档时使用"""
            docs = vectorstore.similarity_search(query, k=3)
            return"\n".join([d.page_content for d in docs])
        
        @tool
        def keyword_search(query: str) -> str:
            """用于关键词搜索，当需要精确匹配特定术语时使用"""
            docs = vectorstore.similarity_search(query, k=2)
            return"\n".join([d.page_content for d in docs])
        
        @tool
        def calculator(expression: str) -> str:
            """用于数学计算，输入数学表达式"""
            try:
                return str(eval(expression))
            except:
                return"计算错误"
        
        tools = [semantic_search, keyword_search, calculator]
        
        # 使用新版本的Agent提示模板
        prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
            ("system", """你是一个智能助手，可以使用工具来回答问题。
            
            可用工具：
            - semantic_search: 用于语义搜索，查找相关文档
            - keyword_search: 用于关键词精确匹配
            - calculator: 用于数学计算
            
            请根据问题选择合适的工具，可以多次调用工具来获取完整信息。"""),
            ("human", "{input}"),
            MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")
        ])
        
        # 创建Tool Calling Agent
        agent = create_tool_calling_agent(self.llm, tools, prompt)
        self.agent_executor = AgentExecutor(
            agent=agent, 
            tools=tools, 
            verbose=True,
            max_iterations=5,
            handle_parsing_errors=True
        )
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """执行查询"""
        ifnot self.agent_executor:
            self.setup_agent()
        result = self.agent_executor.invoke({"input": question})
        return result["output"]

# 使用示例
arag = AgenticRAG()
arag.build_index(["产品A价格100元...", "产品B价格200元...", "优惠政策..."])
answer = arag.query("产品A和产品B的总价是多少？有什么优惠？")
print(answer)

5、 Graph RAG

简介：

Graph RAG 将知识图谱技术与 RAG 相结合，通过从文档中抽取实体和关系构建知识图谱，并进行社区检测和摘要生成。

架构：

实现步骤：

实体抽取：使用NER或LLM从文档中抽取实体（人物、地点、概念等）
关系抽取：识别实体之间的关系，构建三元组（实体-关系-实体）
知识图谱构建：将实体和关系存储到图数据库中（如Neo4j）
社区检测：对图进行社区划分，识别主题聚类
社区摘要：为每个社区生成摘要描述
图检索：根据查询在知识图谱中检索相关子图和社区摘要
答案生成：结合图结构信息和社区摘要生成更全面的答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.graphs import Neo4jGraph
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser
import networkx as nx
from typing import List, Dict
import json

class GraphRAG:
    def __init__(self, neo4j_uri="bolt://localhost:7687", 
                 neo4j_user="neo4j", neo4j_password="password"):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)
        # 使用LangChain的Neo4j集成
        self.graph_db = Neo4jGraph(
            url=neo4j_uri, 
            username=neo4j_user, 
            password=neo4j_password
        )
        self.nx_graph = nx.Graph()
    
    def extract_entities_and_relations(self, text: str) -> Dict:
        """使用LLM抽取实体和关系"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """从以下文本中抽取实体和关系，返回JSON格式：
            文本: {text}
            
            返回格式(只返回JSON):
            {{
                "entities": ["实体1", "实体2", ...],
                "relations": [["实体1", "关系", "实体2"], ...]
            }}"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"text": text})
        try:
            return json.loads(response)
        except:
            return {"entities": [], "relations": []}
    
    def build_knowledge_graph(self, documents: List[str]):
        """构建知识图谱"""
        for doc in documents:
            extracted = self.extract_entities_and_relations(doc)
            
            # 添加到NetworkX图
            for entity in extracted["entities"]:
                self.nx_graph.add_node(entity)
            
            for rel in extracted["relations"]:
                if len(rel) == 3:
                    self.nx_graph.add_edge(rel[0], rel[2], relation=rel[1])
            
            # 存储到Neo4j
            for entity in extracted["entities"]:
                self.graph_db.query(
                    "MERGE (e:Entity {name: $name})", 
                    {"name": entity}
                )
            for rel in extracted["relations"]:
                if len(rel) == 3:
                    self.graph_db.query(
                        """MATCH (a:Entity {name: $from})
                           MATCH (b:Entity {name: $to})
                           MERGE (a)-[r:RELATED {type: $rel}]->(b)""",
                        {"from": rel[0], "to": rel[2], "rel": rel[1]}
                    )
    
    def detect_communities(self) -> List[List[str]]:
        """社区检测"""
        from networkx.algorithms import community
        if len(self.nx_graph.nodes()) == 0:
            return []
        communities = community.louvain_communities(self.nx_graph)
        return [list(c) for c in communities]
    
    def generate_community_summaries(self, communities: List[List[str]]) -> List[Dict]:
        """为每个社区生成摘要"""
        summaries = []
        for i, comm in enumerate(communities):
            subgraph = self.nx_graph.subgraph(comm)
            edges_info = [(u, v, d.get('relation', '')) 
                         for u, v, d in subgraph.edges(data=True)]
            
            prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
                """为以下实体群组生成简短摘要：
                实体: {entities}
                关系: {relations}
                摘要:"""
            )
            chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
            summary = chain.invoke({"entities": comm, "relations": edges_info})
            summaries.append({"community": i, "entities": comm, "summary": summary})
        return summaries
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """基于图的检索和回答"""
        # 1. 从问题中提取关键实体
        entities = self.extract_entities_and_relations(question)["entities"]
        
        # 2. 在Neo4j中查找相关子图
        graph_context = self.graph_db.query(
            """MATCH (e:Entity)-[r]-(related)
               WHERE e.name IN $entities
               RETURN e.name AS entity, type(r) AS rel_type, 
                      r.type AS relation, related.name AS related_entity
               LIMIT 20""",
            {"entities": entities}
        )
        
        # 3. 获取社区摘要
        communities = self.detect_communities()
        summaries = self.generate_community_summaries(communities[:3])
        
        # 4. 生成答案
        context = f"图关系: {graph_context}\n社区摘要: {summaries}"
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """基于以下知识图谱信息回答问题：
            {context}
            
            问题: {question}
            答案:"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"context": context, "question": question})

# 使用示例
grag = GraphRAG()
grag.build_knowledge_graph([
    "张三是ABC公司的CEO，该公司位于北京",
    "李四是ABC公司的CTO，他与张三是大学同学",
    "ABC公司开发了产品X，市场份额领先"
])
answer = grag.query("ABC公司的领导层有哪些人？")
print(answer)

6、Self RAG

简介：

Self RAG 提供给模型自我评估和决策能力，它通过四个反思标记（Retrieve/ISREL/ISSUP/ISUSE）来判断：是否需要检索、文档是否相关、答案是否被支持、答案是否有用，模型会生成多个候选答案并综合评分，选择最优结果输出。

架构：

实现步骤：

检索决策：模型首先判断是否需要检索（生成Retrieve标记）
按需检索：如果需要检索，从知识库中获取相关文档
相关性评估：模型评估检索到的文档是否与查询相关（生成ISREL标记）
支持度评估：模型评估生成的内容是否被检索文档支持（生成ISSUP标记）
有用性评估：模型评估生成的回答是否对用户有用（生成ISUSE标记）
自适应生成：基于以上评估标记，模型决定是否使用检索内容、重新检索或直接生成
输出最优答案：选择评分最高的生成结果作为最终输出

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain.schema import Document
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import lancedb
from typing import List, Tuple

class SelfRAG:
    def __init__(self):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB
        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
            model_kwargs={"device": "cpu"},
            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}
        )
        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_self_rag")
        self.vectorstore = None
    
    def build_index(self, documents: List[str]):
        """构建向量索引"""
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(
            docs, 
            self.embeddings,
            connection=self.db,
            table_name="self_rag_docs"
        )
    
    def should_retrieve(self, query: str) -> bool:
        """判断是否需要检索 (Retrieve标记)"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """判断以下问题是否需要检索外部知识来回答。
            问题: {query}
            
            如果问题需要事实性知识、最新信息或特定领域知识，回答YES。
            如果问题是通用问题或推理问题，回答NO。
            只回答YES或NO:"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"query": query}).strip().upper()
        return"YES"in response
    
    def evaluate_relevance(self, query: str, document: str) -> Tuple[bool, float]:
        """评估文档相关性 (ISREL标记)"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """评估文档与问题的相关性，打分1-5分。
            问题: {query}
            文档: {document}
            
            返回格式: 分数|理由
            示例: 4|文档直接回答了问题的核心内容"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"query": query, "document": document})
        try:
            score = int(response.split("|")[0].strip())
            return score >= 3, score / 5.0
        except:
            returnTrue, 0.6
    
    def evaluate_support(self, document: str, answer: str) -> Tuple[bool, float]:
        """评估答案是否被文档支持 (ISSUP标记)"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """评估答案是否被文档内容支持，打分1-5分。
            文档: {document}
            答案: {answer}
            
            返回格式: 分数|理由"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"document": document, "answer": answer})
        try:
            score = int(response.split("|")[0].strip())
            return score >= 3, score / 5.0
        except:
            returnTrue, 0.6
    
    def evaluate_usefulness(self, query: str, answer: str) -> Tuple[bool, float]:
        """评估答案有用性 (ISUSE标记)"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """评估答案对用户问题的有用程度，打分1-5分。
            问题: {query}
            答案: {answer}
            
            返回格式: 分数|理由"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"query": query, "answer": answer})
        try:
            score = int(response.split("|")[0].strip())
            return score >= 3, score / 5.0
        except:
            returnTrue, 0.6
    
    def generate_with_context(self, query: str, context: str) -> str:
        """基于上下文生成答案"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """基于以下上下文回答问题。如果上下文不足以回答，请说明。
            上下文: {context}
            问题: {query}
            答案:"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"context": context, "query": query})
    
    def generate_without_context(self, query: str) -> str:
        """不使用检索直接生成"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请回答以下问题: {query}")
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"query": query})
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """Self-RAG主流程"""
        # 1. 检索决策
        need_retrieval = self.should_retrieve(question)
        
        ifnot need_retrieval:
            # 直接生成
            answer = self.generate_without_context(question)
            _, usefulness = self.evaluate_usefulness(question, answer)
            return answer
        
        # 2. 检索文档
        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
        docs = retriever.invoke(question)
        
        # 3. 对每个文档生成候选答案并评分
        candidates = []
        for doc in docs:
            # 评估相关性 (ISREL)
            is_relevant, rel_score = self.evaluate_relevance(question, doc.page_content)
            ifnot is_relevant:
                continue
            
            # 生成答案
            answer = self.generate_with_context(question, doc.page_content)
            
            # 评估支持度 (ISSUP)
            is_supported, sup_score = self.evaluate_support(doc.page_content, answer)
            
            # 评估有用性 (ISUSE)
            is_useful, use_score = self.evaluate_usefulness(question, answer)
            
            # 综合评分
            total_score = rel_score * 0.3 + sup_score * 0.4 + use_score * 0.3
            candidates.append((answer, total_score))
        
        # 4. 选择最佳答案
        if candidates:
            candidates.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
            return candidates[0][0]
        else:
            # 如果没有合适的检索结果，直接生成
            return self.generate_without_context(question)

# 使用示例
srag = SelfRAG()
srag.build_index(["文档1内容...", "文档2内容...", "文档3内容..."])
answer = srag.query("你的问题是什么？")
print(answer)

7、Adaptive RAG

简介：

Adaptive RAG 根据查询的类型和复杂度动态选择最优的处理策略。

架构：

实现步骤：

查询分类：分析用户查询的类型和复杂度（简单事实/多跳推理/开放性问题）
策略选择：根据查询类型选择最优的RAG策略

简单查询：直接LLM回答或单次检索
复杂查询：多轮迭代检索
开放性问题：结合网络搜索

动态路由：将查询路由到对应的处理流程
自适应检索：根据中间结果动态调整检索深度和范围
结果整合：整合不同策略的结果生成最终答案

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain.schema import Document
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnablePassthrough
import lancedb
from enum import Enum
from typing import List

class QueryType(Enum):
    SIMPLE = "simple"           # 简单事实查询
    MULTI_HOP = "multi_hop"     # 多跳推理查询
    OPEN_ENDED = "open_ended"   # 开放性问题
    NO_RETRIEVAL = "no_retrieval"# 不需要检索

class AdaptiveRAG:
    def __init__(self):
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)
        # 使用轻量级的all-MiniLM-L6-v2模型，仅80MB
        self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
            model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
            model_kwargs={"device": "cpu"},
            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True}
        )
        self.db = lancedb.connect("/tmp/lancedb_adaptive_rag")
        self.vectorstore = None
    
    def build_index(self, documents: List[str]):
        """构建向量索引"""
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(
            docs, 
            self.embeddings,
            connection=self.db,
            table_name="adaptive_rag_docs"
        )
    
    def classify_query(self, query: str) -> QueryType:
        """分类查询类型"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """分析以下查询的类型，返回对应类别：
            查询: {query}
            
            类别说明:
            - SIMPLE: 简单的事实性问题，可以直接从单个文档找到答案
            - MULTI_HOP: 需要综合多个信息源进行推理的复杂问题
            - OPEN_ENDED: 开放性问题，需要广泛的知识和创造性思考
            - NO_RETRIEVAL: 通用知识问题，不需要检索即可回答
            
            只返回类别名称(SIMPLE/MULTI_HOP/OPEN_ENDED/NO_RETRIEVAL):"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({"query": query}).strip().upper()
        mapping = {
            "SIMPLE": QueryType.SIMPLE,
            "MULTI_HOP": QueryType.MULTI_HOP,
            "OPEN_ENDED": QueryType.OPEN_ENDED,
            "NO_RETRIEVAL": QueryType.NO_RETRIEVAL
        }
        return mapping.get(response, QueryType.SIMPLE)
    
    def simple_rag(self, query: str) -> str:
        """简单RAG：单次检索"""
        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
        
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            "基于以下内容回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}\n答案："
        )
        
        def format_docs(docs):
            return"\n".join([d.page_content for d in docs])
        
        chain = (
            {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
            | prompt
            | self.llm
            | StrOutputParser()
        )
        return chain.invoke(query)
    
    def multi_hop_rag(self, query: str, max_hops: int = 3) -> str:
        """多跳RAG：迭代检索"""
        accumulated_context = []
        current_query = query
        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
        
        for hop in range(max_hops):
            # 检索
            docs = retriever.invoke(current_query)
            accumulated_context.extend([d.page_content for d in docs])
            
            # 检查是否已有足够信息
            context = "\n".join(accumulated_context)
            check_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
                """基于当前收集的信息，判断是否足够回答问题。
                收集的信息: {context}
                问题: {query}
                
                回答YES如果信息足够，回答NO如果需要更多信息。
                如果回答NO，请提供下一步应该搜索的子问题。
                格式: YES 或 NO|子问题"""
            )
            check_chain = check_prompt | self.llm | StrOutputParser()
            check_response = check_chain.invoke({"context": context, "query": query})
            
            if check_response.strip().upper().startswith("YES"):
                break
            elif"|"in check_response:
                current_query = check_response.split("|")[1].strip()
        
        # 生成最终答案
        final_context = "\n".join(accumulated_context)
        final_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            "综合以下信息回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}\n答案："
        )
        final_chain = final_prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return final_chain.invoke({"context": final_context, "question": query})
    
    def open_ended_rag(self, query: str) -> str:
        """开放性RAG：广泛检索+创造性生成"""
        # 扩展查询
        expand_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            "为以下问题生成3个相关的搜索查询：\n{query}\n查询列表："
        )
        expand_chain = expand_prompt | self.llm | StrOutputParser()
        expanded = expand_chain.invoke({"query": query})
        queries = [query] + [q.strip() for q in expanded.split("\n") if q.strip()][:3]
        
        # 多查询检索
        retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 2})
        all_docs = []
        for q in queries:
            docs = retriever.invoke(q)
            all_docs.extend([d.page_content for d in docs])
        
        # 去重
        unique_docs = list(set(all_docs))
        context = "\n".join(unique_docs[:5])
        
        final_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """基于以下信息，对问题给出全面、有见地的回答：
            信息: {context}
            问题: {question}
            
            请提供详细的分析和见解："""
        )
        final_chain = final_prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return final_chain.invoke({"context": context, "question": query})
    
    def no_retrieval_generate(self, query: str) -> str:
        """直接生成：不使用检索"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请回答：{query}")
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"query": query})
    
    def query(self, question: str) -> str:
        """自适应查询主流程 - 使用LangChain路由"""
        # 1. 分类查询
        query_type = self.classify_query(question)
        print(f"查询类型: {query_type.value}")
        
        # 2. 路由到对应策略
        routing_map = {
            QueryType.SIMPLE: self.simple_rag,
            QueryType.MULTI_HOP: self.multi_hop_rag,
            QueryType.OPEN_ENDED: self.open_ended_rag,
            QueryType.NO_RETRIEVAL: self.no_retrieval_generate
        }
        return routing_map[query_type](question)

# 使用示例
arag = AdaptiveRAG()
arag.build_index(["公司财报数据...", "市场分析报告...", "行业趋势..."])
answer = arag.query("分析公司未来的发展前景")  # 会被识别为OPEN_ENDED
print(answer)

8、SFR RAG

简介：

SFR RAG（Salesforce Research RAG）是工业级高质量 RAG 的最佳实践。它采用经过指令微调的高性能 embedding 模型（如 BGE），结合 Cross-Encoder 重排序、上下文压缩、引用生成和质量验证等多项优化技术。

架构：

实现步骤：

高质量Embedding：使用SFR（Salesforce Research）的高性能embedding模型进行文档和查询编码
指令微调检索：使用指令微调的检索模型，支持多种检索任务（问答、摘要、事实核查等）
上下文压缩：对检索到的文档进行智能压缩，去除冗余信息
重排序：使用专门的重排序模型对候选文档进行精细排序
引用生成：生成答案时附带引用来源，提高可信度
质量控制：对生成结果进行事实性检验和质量评估

参考代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceBgeEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import LanceDB
from langchain_community.cross_encoders import HuggingFaceCrossEncoder
from langchain.retrievers.document_compressors import CrossEncoderReranker
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.schema import Document
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
import lancedb
from typing import List, Dict

class SFRRAG:
    def __init__(self):
        # 使用BGE高质量Embedding模型
        self.embeddings = HuggingFaceBgeEmbeddings(
            model_name="BAAI/bge-large-en-v1.5",
            model_kwargs={"device": "cpu"},
            encode_kwargs={"normalize_embeddings": True},
            query_instruction="为检索任务生成查询表示: "
        )
        # 重排序模型
        self.reranker_model = HuggingFaceCrossEncoder(
            model_name="cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2"
        )
        self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-5", temperature=0)
        self.db = lancedb.connect("./lancedb_sfr_rag")
        self.vectorstore = None
        self.documents = []
    
    def build_index(self, documents: List[str]):
        """构建高质量向量索引"""
        self.documents = documents
        docs = [Document(page_content=d) for d in documents]
        self.vectorstore = LanceDB.from_documents(
            docs, 
            self.embeddings,
            connection=self.db,
            table_name="sfr_rag_docs"
        )
    
    def get_retriever_with_reranker(self, top_k: int = 5):
        """创建带重排序的检索器"""
        # 基础检索器
        base_retriever = self.vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})
        
        # 重排序压缩器
        reranker = CrossEncoderReranker(
            model=self.reranker_model, 
            top_n=top_k
        )
        
        # 组合检索器
        return ContextualCompressionRetriever(
            base_compressor=reranker,
            base_retriever=base_retriever
        )
    
    def compress_context(self, query: str, documents: List[Document]) -> str:
        """上下文压缩"""
        doc_texts = "\n".join([f"[{i+1}] {doc.page_content}"
                              for i, doc in enumerate(documents)])
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """提取以下文档中与问题相关的关键信息：
            问题: {query}
            
            文档:
            {documents}
            
            请返回压缩后的关键信息，保留文档编号以便引用："""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"query": query, "documents": doc_texts})
    
    def generate_with_citations(self, query: str, context: str) -> str:
        """生成带引用的答案"""
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """基于以下上下文回答问题，并标注引用来源[1][2]等。
            
            上下文: {context}
            
            问题: {query}
            
            要求：
            1. 准确回答问题
            2. 在相关陈述后标注引用来源
            3. 如果上下文不足以回答，请说明
            
            答案："""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        return chain.invoke({"context": context, "query": query})
    
    def verify_answer(self, query: str, answer: str, documents: List[Document]) -> Dict:
        """验证答案质量"""
        doc_contents = [doc.page_content for doc in documents]
        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
            """评估以下答案的质量：
            问题: {query}
            答案: {answer}
            参考文档: {documents}
            
            评估维度(1-5分)：
            1. 准确性：答案是否被文档支持
            2. 完整性：答案是否全面回答了问题
            3. 相关性：答案是否紧扣问题
            
            返回格式: 准确性分数|完整性分数|相关性分数|总评"""
        )
        chain = prompt | self.llm | StrOutputParser()
        response = chain.invoke({
            "query": query, 
            "answer": answer, 
            "documents": doc_contents
        })
        try:
            parts = response.split("|")
            return {
                "accuracy": int(parts[0].strip()),
                "completeness": int(parts[1].strip()),
                "relevance": int(parts[2].strip()),
                "summary": parts[3].strip() if len(parts) > 3else""
            }
        except:
            return {"accuracy": 3, "completeness": 3, "relevance": 3, "summary": ""}
    
    def query(self, question: str) -> Dict:
        """SFR-RAG主流程"""
        # 1. 初始检索 + 重排序
        retriever = self.get_retriever_with_reranker(top_k=5)
        docs = retriever.invoke(question)
        
        # 2. 上下文压缩
        compressed_context = self.compress_context(question, docs)
        
        # 3. 生成带引用的答案
        answer = self.generate_with_citations(question, compressed_context)
        
        # 4. 质量验证
        quality = self.verify_answer(question, answer, docs)
        
        return {
            "answer": answer,
            "sources": [{"content": doc.page_content[:100]} for doc in docs],
            "quality": quality
        }

# 使用示例
sfr_rag = SFRRAG()
sfr_rag.build_index([
    "人工智能是计算机科学的一个分支...",
    "机器学习是AI的核心技术之一...",
    "深度学习使用神经网络进行学习..."
])
result = sfr_rag.query("什么是人工智能？")
print(f"答案: {result['answer']}")
print(f"质量评估: {result['quality']}")

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。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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