RAG架构实战：17种检索增强生成方法详解，收藏级技术指南

RAG（检索增强生成）是结合外部知识检索与语言模型生成的混合架构，能提高LLM的准确性、时效性和可控性。文章系统分析了17种RAG实现方法，分为文档分块策略、检索与排序增强、后处理与反馈优化三大类。实际应用中需根据业务场景选择合适的架构，从各环节进行定制与组合，而非简单的"检索+拼接"套路。

文档分块策略（方法1～5）

（1）. Simple RAG（基础版）

原理：将问题向量化 → 检索向量库中的文档片段 → 拼接后交给LLM生成。

（2）. Semantic Chunking（语义分块）

原理：使用语言模型或句法树对文档进行语义切分，而非按字符或固定长度分块。

保证块的完整语义。

提高召回质量。

技术方案：NLTK + Transformer Embedding + 动态窗口切割

（3）. Context Enriched Retrieval（上下文增强）

原理：每个块包含其前后邻居段落，实现“块+上下文”的完整语义输入。

上下文丰富，回答更准确。

支持滑动窗口式切块。

（4）. Contextual Chunk Headers（块头标签）

原理：提取章节名、标题等结构性标签，与正文一起向量化。

增强分类与上下文提示能力。

适合结构明确的文档。

（5）. Document Augmentation（文档增强）

原理：对每个文档构造多个“视图”：标题、摘要、正文、元数据等，统一入库。

多角度增强检索命中率。

工具：ChunkRAG、DocView RAG。

检索与排序增强（方法6～9）

（6）. Query Transformation（查询改写）

原理：用LLM将用户输入的问题生成多个语义等价问法，再分别进行向量检索。

提高低质量输入的召回能力。

支持：LangChain MultiQueryRetriever

（7）. Reranker（重排序）

原理：对初步召回的TopK候选文档，使用Cross-Encoder/BERT重新打分并排序。

提升最终选中文档的相关性。

模型：MonoT5, Cohere Reranker

（8）. RSE（Relevant Span Extraction）

原理：在长文档中定位与问题最相关的“片段/句子”，而非整段。

精准回答，提高可控性。

技术：交叉编码器 + Pointer Network

（9）. Contextual Compression（上下文压缩）

原理：对检索结果执行“信息压缩”，剔除无关内容，保留关键句子或段落。

降低Token成本，提高输入效率。

工具：LangChain Compression Retriever

后处理与反馈优化（方法10～17）

（10）. Feedback Loop（反馈回流）

原理：将用户点击、满意度等行为数据用于排序模型优化，形成“人反馈 → 系统进化”的闭环。

常见于智能客服、企业知识图谱。

（11）. Adaptive RAG（自适应检索）

原理：使用小模型或规则识别问题类型，动态选择检索策略（如：是否用rerank？是否多Query？）。

强适配多业务场景。

技术组合：LangChain Router + MultiVector Retriever

（12）. Self RAG（自我决策RAG）

原理：模型判断是否需要外部知识支持；若能直接回答，则跳过检索流程。

提升效率，节省资源。

Prompt示例：“你是否可以直接回答该问题？若不能，请说明所需信息。”

（13）. Knowledge Graph（知识图谱）

原理：将文档转为结构化的三元组图谱，进行图谱检索或路径推理。

支持语义联想、实体关系解释。

工具：Neo4j、KGLM + 图谱嵌入模型

（14）. Hierarchical Indices（多级索引）

原理：对文档构建目录级别的分层索引结构，按层检索节省计算开销。

类似“分区检索”。

技术：Nested FAISS / TreeIndex

（15）. HyDE（Hypothetical Document Embedding）

原理：模型先尝试生成“理想答案”，再基于该答案反向检索可能支持材料。

特别适合文档碎片化严重或长问句。

实现：LLM + 向量化再检索

（16）. Fusion（结果融合检索）

原理：同时使用多个检索通道（如语义+关键词），合并得分后进行排序。

平衡精确度与召回率。

工具组合：Pinecone + Elastic

（17）. CRAG（纠错式RAG）

原理：在检索前使用纠错模块改写用户提问，修复错别字、语法错误或上下文缺失。

提高“非专业提问”的识别能力。

工具：SpellCheck + Query Rewriter + Prompt Template

最后

如何选择合适的 RAG 架构？下面是一组选型推荐，但凡事也没有绝对，需要结合实际场景进行设计。

应用目标	推荐方法
快速上线	Simple RAG、Semantic Chunking
提高准确性	Reranker、RSE、Context Enriched Retrieval
提升召回与覆盖	Query Transformation、Fusion、Augmentation
优化成本或效率	Self RAG、Contextual Compression
结构化场景支持	Knowledge Graph、Hierarchical Indices
用户行为优化	Feedback Loop、Adaptive RAG
容错性强、问题补全	CRAG、HyDE

总之，在实际生产运行中，RAG 不是一个简单的“检索+拼接”套路，而是一整套可定制、可演进的系统架构。从文档处理、检索策略，到后处理优化，每个环节都能独立优化与组合。

以下是17种方法的汇总表：

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