下面是一张系统化的《12 种 RAG 架构对照图（RAG Taxonomy Map）》。这张图的目的，是把目前研究与工业界常见的 RAG 类型按能力层级（Complexity / Reasoning Power）和检索结构（Retrieval Structure）放在同一张地图里，方便比较与系统设计。

《12 种 RAG 架构对照图（RAG Taxonomy Map）》

                         Reasoning Power ↑
                                │
                                │
                        Cognitive / Agent Layer
                                │
                 ┌─────────────────────────────────┐
                 │                                 │
           Agentic RAG                       Planning RAG
                 │                                 │
           Self-Reflective RAG               Memory RAG
                 │                                 │
                 └───────────────┬─────────────────┘
                                 │
                          Structured Layer
                                 │
                ┌────────────────┼────────────────┐
                │                │                │
            GraphRAG        Multi-hop RAG    Federated RAG
                │                │                │
                └───────────────┬────────────────┘
                                │
                         Retrieval Layer
                                │
           ┌────────────────────┼────────────────────┐
           │                    │                    │
        Hybrid RAG        Hierarchical RAG      Multimodal RAG
           │
           │
      Basic Layer
           │
     ┌─────┴─────┐
     │           │
  Naive RAG   Modular RAG
           │
           └────────────────────────────────────────→
                         System Complexity

一、12 种 RAG 类型总览

类型	核心思想	推理能力
Naive RAG	Vector search	低
Modular RAG	模块化 pipeline	低
Hybrid RAG	Vector + keyword	中
Hierarchical RAG	多层级检索	中
Multimodal RAG	多模态数据	中
GraphRAG	知识图谱检索	高
Multi-hop RAG	多跳推理	高
Federated RAG	多数据源	中
Agentic RAG	LLM 控制检索	很高
Planning RAG	任务规划检索	很高
Self-Reflective RAG	自我验证	很高
Memory RAG	长期记忆	高

二、基础层（Basic Layer）

Naive RAG

最原始结构：

Query
 ↓
Embedding
 ↓
Vector DB
 ↓
Top-k chunks
 ↓
LLM

常见工具：

FAISS
Pinecone

问题：

chunk 断裂
语义偏移
推理能力弱

Modular RAG

把系统拆成模块：

Retriever
Reranker
Compressor
Generator

常见框架：

LangChain
LlamaIndex

优点：

可替换组件
工程灵活

三、检索层（Retrieval Layer）

Hybrid RAG

组合多种检索：

Vector search
+
Keyword search

企业搜索常见：

Azure AI Search
Elasticsearch

优点：

recall 高
precision 高

Hierarchical RAG

多层检索：

Document
 ↓
Section
 ↓
Chunk

适合：

大型文库
学术数据库

Multimodal RAG

支持多模态数据：

Text
Image
Audio
Video

应用：

research assistant
robotics

四、结构推理层（Structured Layer）

GraphRAG

核心系统：

GraphRAG

由

Microsoft Research 提出。

流程：

Documents
 ↓
Entity extraction
 ↓
Knowledge graph
 ↓
Graph traversal
 ↓
LLM

优点：

concept reasoning
multi-hop reasoning

Multi-hop RAG

多阶段检索：

Query
 ↓
Retrieve
 ↓
Generate subquery
 ↓
Retrieve again

适合：

research QA
legal reasoning

Federated RAG

跨数据源：

API
Database
Documents
Vector DB

优点：

不集中数据
安全

五、认知层（Cognitive Layer）

Agentic RAG

LLM 控制检索。

Plan
Retrieve
Reason
Retrieve again

典型框架：

LangGraph

Planning RAG

增加任务规划：

Goal
 ↓
Task decomposition
 ↓
Retrieval per task

Self-Reflective RAG

LLM 会验证答案：

Answer
 ↓
Critique
 ↓
Re-retrieve

优点：

减少 hallucination

Memory RAG

加入长期记忆：

User memory
Conversation memory
Knowledge memory

应用：

AI assistant
research systems

六、12 种 RAG 的能力对比

架构	检索能力	推理能力	适合场景
Naive			小型 QA
Hybrid			搜索系统
Hierarchical			大型知识库
Multimodal			多媒体
GraphRAG			学术研究
Multi-hop			复杂 QA
Federated			企业数据
Agentic			AI agent
Planning			research
Self-Reflective			high accuracy
Memory			assistants

七、如果用于「神学 AI」

你的研究（倪柝声 / 李常受神学系统）其实非常适合下面这个组合：

GraphRAG
   +
Hybrid Retrieval
   +
Self-Reflective RAG
   +
Agentic Reasoning

系统结构：

Theological Corpus
      ↓
Knowledge Graph
      ↓
GraphRAG retrieval
      ↓
Hybrid search
      ↓
Doctrinal consistency check
      ↓
Self-reflection
      ↓
Answer

这种系统可以实现：

经文验证
教义一致性检测
神学推理
异端检测

如果你愿意，我可以再给你画一张真正最关键的 AI 架构图（很多研究团队现在都在做）：

《The Ultimate RAG Architecture（终极 RAG 架构）》

它会把 GraphRAG + Hybrid Search + Agents + Memory + KG 全部整合成一个完整 AI 系统架构图，非常适合你的神学 AI Engine 项目。