RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构作为一种新兴的技术范式，正逐步成为连接庞大知识库与生成式人工智能之间的桥梁。本文旨在深入探讨RAG架构的基本原理、核心组件、先进模式以及实施考量，以期为AI工程师、产品经理和技术领导者提供有价值的参考。
一、RAG架构的基本原理
RAG架构的核心在于赋予AI系统在做出陈述之前“查找信息”的能力，这与人类在写作策略报告、解决复杂问题或翻译书籍之前进行研究的方式颇为相似。通过整合信息检索与生成式AI的能力，RAG架构确保了信息的准确性和可靠性，从而有效缓解了LLM系统存在的幻觉问题或信息过时问题。
二、RAG架构的核心组件
RAG架构的演进反映了我们对AI系统如何更好地与信息交互的理解的不断深入。从基本的文档检索系统到能够导航多个知识源的多主体复杂架构，这一领域已经取得了显著的发展。RAG架构的基础是Naive RAG（朴素RAG），它代表了AI系统与知识交互方式的一次重大飞跃。
Naive RAG架构包含三个关键组件：嵌入模型、文档存储和检索器。嵌入模型作为系统的“图书管理员”，将文档和查询转换为可进行语义搜索的格式。文档存储则扮演着“图书馆”的角色，不仅存储文档，还存储它们的向量表示（通过嵌入模型生成）。而检索器则像图书馆的搜索系统一样，基于语义相似性快速找到最相关的信息。这三个组件共同构成了RAG架构的检索骨干，将原始文本转换为可搜索的向量，并启用支持更高级架构的语义搜索功能。
三、Naive RAG的优势与局限
Naive RAG以其直观性和可靠性而著称，特别是在需要快速部署且复杂功能不是首要考虑的场景中表现出色。然而，它也存在一些局限性。例如，在处理比较分析问题或解决多步骤问题时，Naive RAG往往无法提供完整或一致的答案，因为它缺乏将推理步骤串联起来的能力。此外，Naive RAG专注于文本处理，这在许多实际应用中构成了问题，因为现代知识库通常包含多种媒体类型，如图表、图表、代码片段或结构化数据。Naive RAG还缺乏上下文管理能力，在扩展交互中，它会独立处理每个查询，而不会保留先前交换的记忆或基于早期上下文进行构建。
四、高级RAG架构模式
为了克服Naive RAG的局限性，三种高级RAG架构模式应运而生：检索与重排（Retrieve-and-Rerank）、多模态RAG（Multimodal RAG）和图形RAG（Graph RAG）。
1. 检索与重排（Retrieve-and-Rerank）
检索与重排模式解决了RAG系统中的一个根本挑战：在广泛覆盖与精确性之间取得平衡。该架构首先确保高召回率，即确保不遗漏可能相关的信息。然后，在重排阶段，一个更复杂（且通常计算更密集）的模型对每个检索到的块进行详细评估。这种方法在生产系统中特别有价值，其中响应质量至关重要。例如，客户支持系统使用它来确保显示最相关的文档，研究工具使用它来找到最相关的论文，代码搜索引擎使用它来识别最相关的代码示例。
2. 多模态RAG（Multimodal RAG）
多模态RAG代表了AI系统在处理和理解信息方面的一次重大飞跃。与仅在文本域中运行的传统RAG不同，此架构能够处理多种类型的内容，从图像和图表到代码片段和结构化数据。多模态RAG的核心是为不同类型的内容使用专门的嵌入模型。这些模型作为各自媒体的专家解释器。例如，视觉嵌入模型可以理解图像的内容和上下文，而代码嵌入模型则捕获编程片段的语义含义。
3. 图形RAG（Graph RAG）
图形RAG解决了知识检索中最具挑战性的方面之一：理解信息和层次结构内的关系。通过将知识表示为相互连接的图形而不是孤立的块，此架构保留了可能会丢失的关键上下文链接。图形RAG的关键创新在于它如何通过图形遍历增强传统的向量检索。当查询到达时，系统不仅通过语义搜索找到相关内容，还探索知识图中连接的节点。
五、RAG架构的未来：代理方法
随着RAG架构的不断发展，一种新的范式正在出现，它将智能路由和多主体协调引入知识检索。这些代理方法代表了RAG开发的尖端，为系统访问和利用信息提供了前所未有的灵活性和智能。
1. 单路由器代理RAG（Single-Router Agentic RAG）
单路由器代理RAG引入了一项关键创新：一个智能路由器，它在检索过程中充当决策者。与传统遵循固定检索模式的RAG系统不同，路由器根据查询的特征和要求动态确定如何处理每个查询。这种路由中的智能可以通过为每个查询类型选择最合适的策略来提高检索准确性。
2. 多主体RAG（Multi-Agent RAG）
多主体RAG通过将智能检索的概念更进一步，部署了多个专门化的主体，它们协同工作以收集和合成信息。这种分布式方法在企业设置中特别有价值，其中信息分散在多个系统和格式中。无缝集成不同信息源和检索方法的能力使系统能够对复杂查询提供更全面和准确的响应。
六、RAG架构的实施考量
尽管RAG架构的模式引人入胜，但在将这些系统投入生产时，真正的挑战才会出现。以下是在大规模实施RAG时工程团队面临的关键决策和权衡。
1. 选择模型
每个RAG系统的核心都是一套精心选择的模型，每个模型都服务于特定目的。嵌入模型作为系统对语言的理解，决定了它能够将查询与相关信息匹配得多好。生成模型作为系统的“声音”，将检索到的信息转换为连贯的响应。对于实施重排名的系统，重排名模型的选择可以显著影响精度和计算开销。
2. 扩展成功
随着RAG系统的增长，可扩展性成为一个关键问题。存储文档嵌入的向量存储需要仔细关注以维持大规模性能。这可能涉及实施复杂的分片策略、优化查询模式或设置智能缓存机制。可扩展性不仅关乎处理更多数据，还关乎在增加负载下保持性能。
3. 成本方程
RAG实施中最令人担忧的方面可能是成本管理。从嵌入生成到模型推理的每个组件都有自己的价格标签。控制成本的关键在于做出明智的权衡，这可能意味着批量处理文档以优化嵌入生成、实施缓存策略以减少冗余计算，或根据查询的复杂性和重要性为不同类型的查询选择不同的模型。
成功实施RAG不是一次性的努力，而是一个持续的监测、调整和优化的过程。团队需要保持敏捷，准备随着使用模式的演变、新模型的出现和要求的变化来调整其实施。最成功的RAG实施是那些在表演、成本和可维护性之间找到正确平衡的同时，保持足够灵活性以适应不断变化的需求的实施。