RAG 架构设计模式：从朴素 RAG 到模块化 RAG 的演进
RAG 的三年代演进 RAG（Retrieval-Augmented Generation）从 2023 年的朴素方案到 2026 年的模块化架构，经历了三个阶段。每个阶段解决上一阶段的核心瓶颈。 第一阶段：朴素 RAG（Naive RAG） 用户问题 → 嵌入 → 向量搜索 → Top-K 文档 → LLM 生成答案 class NaiveRAG: def __init__(self): self.embedder = OpenAIEmbeddings() self.vectorstore = Chroma() self.llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o") def query(self, question): # 1. 嵌入问题 q_emb = self.embedder.embed(question) # 2. 向量搜索 docs = self.vectorstore.similarity_search(q_emb, k=4) # 3. 拼接 Prompt context = "\n".join(d.page_content for d in docs) prompt = f"基于以下信息回答问题：\n{context}\n\n问题：{question}" # 4. LLM 生成 return self.llm.invoke(prompt) 朴素 RAG 的问题 问题 原因 影响 检索不相关 语义相似 ≠ 相关 答案跑偏 丢失上下文 Chunk 切割破坏段落 信息残缺 无法回答多跳问题 单次检索不够 复杂问题失败 幻觉仍存在 LLM 无视检索结果 答案不可信 第二阶段：进阶 RAG（Advanced RAG） 三个环节优化：检索前 + 检索中 + 检索后。 ...