RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）
一、基础型 RAG（Naive RAG）
最早、最简单的 RAG 架构。
流程
Query
↓
Embedding
↓
Vector DB 检索
↓
Top-k 文档
↓
LLM 生成回答
技术栈
常见组合：
- 向量数据库
- FAISS
- Pinecone
- Milvus
- Embedding
- OpenAI Embeddings
- Sentence Transformers
优点
实现简单
成本低
适合小型知识库
缺点
检索误差大
上下文容易错配
不适合复杂推理
二、Advanced RAG（改进型 RAG）
这是 工业界目前最常见的升级版。
增加三种机制：
Query 改写
Rerank
Context filtering
架构
User Query
↓
Query Rewrite
↓
Vector Search
↓
Rerank
↓
Context Compression
↓
LLM
关键技术
- Reranker
- Cohere Rerank
- bge-reranker
- Framework
- LangChain
- LlamaIndex
优点
检索精度大幅提升
hallucination 减少
可控制上下文
缺点
系统复杂度增加
三、GraphRAG（知识图谱 RAG）
这是 2024–2026 研究热点。
由
Microsoft Research 提出
系统名：
- GraphRAG
核心思想
传统 RAG：
文本 chunkGraphRAG：
Entity
Relation
Concept
架构
Documents
↓
Entity Extraction
↓
Knowledge Graph
↓
Graph Traversal
↓
Relevant Subgraph
↓
LLM
优点
支持复杂推理
支持多跳推理
支持知识结构
特别适合：
- 神学
- 法律
- 医学
- 历史
缺点
构建成本高
需要 KG pipeline
四、Agentic RAG（Agent RAG）
这是 2025 开始流行的架构。
特点：
让 LLM 自己决定如何检索。
架构
User Query
↓
Agent Planner
↓
Multiple Retrieval
↓
Tool Calls
↓
LLM reasoning
常见框架
- AutoGPT
- CrewAI
- LangGraph
优点
灵活
支持复杂任务
可以多轮检索
缺点
成本高
不稳定
五、Hybrid RAG（混合检索）
解决 vector search 的致命问题：
向量搜索经常 忽略关键词。
因此引入：
Vector search
+
Keyword search
常见实现
- Elasticsearch
- Azure AI Search
检索结构
Query
↓
Vector Search
↓
Keyword Search
↓
Fusion
↓
Rerank
优点
准确率高
工业级稳定
缺点
系统更复杂
六、Hierarchical RAG（层级 RAG）
适合 大规模知识库。
例如：
- 整套神学书籍
- 法律条文
- 学术论文库
架构
Query
↓
Document level retrieval
↓
Section retrieval
↓
Chunk retrieval
↓
LLM
优点
大规模数据
速度快
七、六种 RAG 总体比较
| RAG 类型 | 检索结构 | 推理能力 | 实现难度 | 适合场景 |
|---|---|---|---|---|
| Naive RAG | Vector | 低 |  |
小型 QA |
| Advanced RAG | Vector + Rerank | 中 | |
企业知识库 |
| Hybrid RAG | Vector + Keyword | 中 | |
搜索系统 |
| GraphRAG | Knowledge Graph | 高 | |
学术研究 |
| Agentic RAG | Agent | 高 | |
复杂任务 |
| Hierarchical RAG | Multi-level | 中 | |
大型文库 |
八、2026 主流 RAG 技术生态
核心系统：
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
企业系统：
- Azure AI Search
- Weaviate
- Pinecone
九、如果用于「神学 AI」
结合你现在研究 倪柝声 / 李常受神学知识图谱，最佳架构其实是：
推荐架构
GraphRAG
+
Hybrid Search
+
Doctrinal Rerank结构：
神学文本
↓
Theological KG
↓
GraphRAG
↓
Hybrid Search
↓
Doctrinal Filter
↓
LLM这类系统可以实现：
- 经文验证
- 教义一致性
- 异端检测
- 神学推理
如果你愿意，我可以 进一步给你一份非常重要的图：
《2026 RAG 技术全景图（Architecture Landscape）》
会包含：
- 12 种 RAG 架构
- AI research 最新分类
- 以及 GraphRAG 在整个体系的位置
这张图基本是 博士论文级 Figure。
