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。
二、优化策略：纠正型RAG、推测型RAG与融合型RAG
（一）纠正型RAG：精准优化回答
纠正型RAG专注于解决模型回答不够精准的问题，它通过构建反馈循环机制来不断优化回答。在实际应用场景中，例如在电子学习平台上，当自动生成的测验答案不够准确时，纠正型RAG能够依据学生或教师提供的反馈信息，对答案进行深入的核查和修正，从而提高答案的精准度，增强用户的满意度。在医疗领域，构建医疗聊天机器人时，纠正型RAG的重要性更为凸显。医疗信息的准确性关乎患者的健康和安全，任何错误信息都可能导致严重后果。通过引入纠正型RAG，聊天机器人在生成回答后，会再次核查答案与真实医学资料的一致性，及时发现并纠正可能存在的错误，确保为患者提供可靠的医疗咨询服务。
（二）推测型RAG：平衡速度与准确性
推测型RAG采用了一种创新的“先快速草稿，后精细验证”的策略。它利用小型快速模型迅速生成初步答案，就像画家先勾勒出草图一样，确定大致的方向和内容框架；然后借助大型模型对初步答案进行严格的验证和精细化处理，确保最终答案既具备速度优势，又能保证准确性。在新闻领域，新闻摘要机器人对速度和准确性都有较高要求。推测型RAG能够使机器人在短时间内快速生成新闻摘要的初稿，再经过大型模型的细致核查和完善，生成准确无误的新闻摘要。在电商场景中，构建产品描述生成器时，推测型RAG同样发挥着重要作用。小型快速模型可以迅速生成产品描述的初稿，大型模型则根据产品的规格参数和目录信息，对描述进行准确性验证，确保产品描述既富有创意又真实可靠，提升消费者的购买意愿。
（三）融合型RAG：整合多元知识
融合型RAG突破了单一知识源的限制，通过从多个检索器和数据源中获取信息，并将这些信息进行有机融合，从而为生成回答提供更丰富、全面的知识支持。在金融分析领域，市场情况复杂多变，需要综合考虑多种因素。融合型RAG可以整合监管文件中的政策信息、市场新闻中的实时动态以及专家的专业观点，为投资者提供全面、深入的金融分析报告，帮助他们做出更明智的投资决策。在构建跨平台法律咨询助手时，融合型RAG可以从法院裁决、法律数据库以及行业新闻网站等多个平台收集法律信息，综合分析后为用户提供准确、权威的法律建议，满足用户在复杂法律场景下的需求。
三、智能拓展：代理型RAG、自我型RAG与自适应RAG
（一）代理型RAG：自主决策的智能助手
代理型RAG引入了智能代理的概念，这些代理能够根据实时情况动态地制定计划、进行知识检索和回答生成。在人工智能研究领域，面对复杂的多步骤科学查询时，代理型RAG能够发挥其独特优势。例如在政策研究场景中，构建自主政策研究助手时，代理可以自动从立法数据库、学术研究论文以及时事新闻中检索相关数据，并对数据进行深入分析和比较，识别其中的矛盾点，依据可信度对信息来源进行排序，最终生成内容详实、逻辑严谨的政策简报，并准确引用相关来源。在竞争情报分析方面，代理型RAG可以帮助初创企业持续监控竞争对手的动态，从网站更新、新闻发布、社交媒体等多个渠道收集信息，经过分析整合后为企业提供有价值的市场分析简报，助力企业制定更具竞争力的发展策略。
（二）自我型RAG：基于自身经验的优化
自我型RAG在知识检索时，会优先从自身之前的输出结果中寻找相关信息，只有在自身经验无法满足需求时，才会向外部知识库求助。这种机制在一些需要保持连贯性的场景中具有重要意义，例如在长篇故事创作中，自我型RAG能够确保故事在不同章节之间保持连贯一致的风格和情节逻辑。在学术研究领域，构建学术研究批判助手时，自我型RAG可以先回顾之前对类似研究的分析和评价，在此基础上结合新检索到的相关文献，对学术论文进行更深入、全面的批判和总结，提高研究的质量和效率。
（三）自适应RAG：智能判断检索需求
自适应RAG能够根据问题的特点和模型自身的判断，智能地决定是否需要进行知识检索。它通过内部模型信号来触发检索操作，实现了内部记忆与外部知识的平衡利用。在医疗领域，虚拟医疗助手在处理患者咨询时，如果是常见的简单问题，如一般性的感冒症状咨询，助手可以利用内部记忆快速给出回答；而对于复杂的病症，如罕见病的诊断咨询，助手则会主动检索外部数据库，获取更专业、更全面的医学信息，为患者提供准确的诊断建议。在企业内部帮助台场景中，自适应RAG可以根据用户的角色和问题类型，智能调整检索策略。例如，对于技术人员提出的复杂技术问题，帮助台系统会检索详细的技术文档和日志；而对于新员工关于入职流程的简单问题，系统则从常见问题库中快速获取答案，提高服务效率。
四、进阶应用：REFEED、REALM与RAPTOR
（一）REFEED：无需重新训练的优化
REFEED技术的独特之处在于，它不需要对模型进行重新训练，而是通过优化检索过程来提升回答质量。它会根据检索后的反馈信号，如用户对文档的点击行为或评分，对答案进行重新排序和优化。在企业搜索引擎优化中，REFEED可以实时分析用户的搜索行为，了解用户对搜索结果的满意度，进而调整检索策略，使搜索结果更加符合用户的期望。在人力资源领域，构建智能面试助手时，REFEED能够根据面试官的实时反馈，如对某个问题回答的纠正或评价，及时调整后续问题的检索和生成策略，提高面试的效率和质量。
（二）REALM：检索感知的语言建模
REALM在模型训练阶段就将检索器的训练融入其中，利用大规模的语料库（如Wikipedia规模的语料库）进行训练，采用最大内积搜索（MIPS）等先进技术，使模型在训练过程中学习到有效的检索模式。这种训练方式使得模型在开放域问答场景中表现出色，能够更准确地理解问题并检索到相关信息。在生成人物传记的项目中，基于REALM训练的模型可以从大量的新闻档案、采访记录和文章中精准地检索出与人物相关的信息，并将这些信息有机地整合在一起，生成内容丰富、准确详实的人物传记。在医疗领域，构建面向专业人士的医学问答系统时，REALM能够使模型深入理解医学文献的检索需求，在回答问题时不仅能够检索到相关研究，还能准确把握研究的医学背景，提供更专业、更可靠的医学解答。
（三）RAPTOR：基于树状推理的高效检索
RAPTOR采用了独特的树状结构对内容进行组织和检索，将知识聚类成层次分明的树形结构，从宏观主题到具体细节，实现多级别检索。这种结构在处理复杂问题时具有显著优势，能够快速定位到相关信息的不同层次。在法律研究场景中，法律研究机器人可以通过RAPTOR的树状检索结构，从宽泛的法规类别开始，逐步深入到具体的案例细节，高效地检索到所需的法律条文和案例信息。在金融风险评估领域，构建复杂金融风险评估代理时，RAPTOR可以将投资风险评估问题分解为多个子因素，如市场波动、监管变化、公司基本面等，沿着每个子因素对应的路径进行检索，收集相关的金融数据和信息，最终综合分析生成全面准确的风险评估报告。
五、多元拓展：REVEAL、REACT与Memo RAG
（一）REVEAL：融合视觉与推理
REVEAL专门针对视觉 - 语言任务进行设计，它将推理能力与视觉信息相结合，以真实世界的视觉事实为基础，使模型在处理涉及图像的问题时能够减少幻觉现象，提高回答的准确性和可靠性。在制造业的质量检测环节，构建视觉合规性检查助手时，REVEAL可以对产品设计或包装图像进行深入分析，提取图像中的关键视觉特征，如警告标签、产品标识等，并检索相关的法规标准和品牌规范文档，对产品是否合规进行准确判断，及时发现问题并提出整改建议。在教育领域，针对基于图表学习的场景，如生物、物理、地理等学科的图表教学，REVEAL可以帮助智能导师更好地理解学生展示的图表，检索相关的教材内容，为学生提供详细的图表解读和知识点讲解，促进学生对知识的理解和掌握。
（二）REACT：思考与行动的协同
REACT通过引入“思考 - 行动”的循环机制，使模型在处理问题时能够进行逐步推理，并根据推理结果调用相应的工具（如搜索API、计算器、数据库等）来完成任务。在编程领域，编码辅助工具可以利用REACT的机制，在遇到代码调试问题时，先通过推理生成可能的解决方案假设，然后调用相关的文档检索工具和代码执行环境，对假设进行验证和修正，逐步解决代码中的问题。在法律行业，构建法律助手时，REACT可以帮助律师在处理案件时，根据案件的具体情况进行逻辑推理，确定需要检索的法规和案例，然后通过调用法律数据库进行信息检索，分析案例中的矛盾点，最终为律师提供案件分析和法律文书起草的有力支持。
（三）Memo RAG：记忆优化检索
Memo RAG通过构建检索记忆缓存，对之前检索到的有用文档和信息进行存储和管理。当遇到类似问题时，系统可以直接从缓存中获取相关信息，避免了重复检索整个语料库，从而大大提高了检索效率，降低了响应延迟。在客户服务场景中，对于常见的重复性问题，如账单查询、政策咨询等，Memo RAG可以使聊天机器人快速从记忆缓存中提取之前的回答，为客户提供及时、准确的服务，提升客户满意度。在个人学习辅助领域，构建AI学习教练时，Memo RAG可以记住用户在学习过程中曾经检索过的知识点、遇到的困难和误解的内容，根据这些历史信息为用户提供个性化的学习建议和复习资料，帮助用户更高效地学习复杂的知识体系。
六、其他特色RAG类型概述
除了上述重点介绍的RAG类型外，文章中还提到了多种各具特色的RAG架构。Graph RAG通过构建知识图谱，将实体和概念之间的关系结构化，使模型能够基于这些复杂的关系进行推理，提升回答的逻辑性和解释性；Duo RAG结合两个生成器或检索器，利用模型的多样性降低幻觉风险，提高回答的可靠性；Context - Aware RAG能够记住用户的上下文信息，包括历史对话、行为和偏好，从而提供更加个性化的服务；Ensemble RAG将多个RAG管道组合在一起，根据任务需求选择或合并最佳输出，平衡了速度、成本和精度；Multimodal RAG突破了文本的限制，将图像、视频、音频等多种模态的数据纳入知识检索范围，为用户提供更加丰富和全面的信息；Federated RAG适用于数据分散的场景，在保护数据隐私的前提下实现知识检索；Online RAG能够实时更新知识库，确保信息的时效性；Modular RAG采用了灵活的插件式架构，方便用户根据不同任务需求替换组件；Multi - Hop RAG适用于需要多步推理的复杂问题，通过逐步检索和解答子问题，最终得出准确的答案；Tool - Integrated RAG将RAG与工具使用能力相结合，使模型能够在生成回答的过程中执行各种操作；Cascade RAG采用分层检索架构，逐步优化检索结果，提高检索质量；Asynchronous RAG支持不同组件的并行操作和事件驱动，适用于分布式和多线程的应用场景。
七、选择适合项目的RAG类型
在实际项目开发中，选择合适的RAG类型是确保项目成功的关键环节。开发者需要综合考虑项目的具体需求、数据特点以及性能要求等多方面因素。如果项目是面向开放域问答场景，对响应速度要求较高，且追求简洁高效的架构，那么标准RAG是一个不错的起点；如果项目对回答质量要求极高，需要不断优化和纠正回答，纠正型RAG或自我型RAG可能更合适；当项目涉及复杂的知识领域，需要处理结构化关系或多种模态的数据时，Graph RAG或Multimodal RAG则能发挥更大的优势；对于希望构建具有自主决策能力的智能系统的项目，结合REACT或Tool - Integrated RAG的代理型RAG是理想的选择。
