七种主流RAG架构

七种主流RAG架构 | 基础 RAGNaive RAG最朴素的方案。文档分块、向量化、存入向量库。用户提问时召回最相似的文本块丢给大模型生成回答。检索 重排 RAGRetrieve-and-Rerank基础 RAG 关键一步初次召回后用重排模型重新打分、排序让结果更贴合真实需求。解决语义相似但实际不相关的问题。多模态 RAGMultimodal RAG不只处理文本还支持图片、视频、音频。用多模态嵌入模型把不同类型数据编码到同一向量空间实现跨模态检索与生成。图谱 RAGGraph RAG不把文档当成孤立文本块而是构建知识图谱捕捉实体与概念之间的关联关系。混合 RAGHybrid RAG融合向量检索与图谱 RAG。语义检索 结构化关系映射让系统同时理解数据“是什么”意图和“怎么关联”关系。智能体 RAG路由型不再是单一检索路径AI 智能体会根据用户问题自主决定该用哪个搜索引擎、哪个知识库可能这次查向量库下次走网页搜索或同时查询多个来源并智能融合。智能体 RAG多智能体 RAG最复杂的架构。多个专业化智能体协同工作各自调用不同工具与数据库一个查内部文档一个调外部 API一个做网页搜索共同完成跨领域、高复杂度的问答。这些架构能力越强实现与维护也越复杂。建议从简单的开始再按业务场景逐步升级。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】