下面给你一张 **《2026 RAG 技术全景图（Architecture Landscape）》**的系统化说明版。这个结构基本是目前 AI 研究与工业界对 RAG 体系的“地图级分类”。我会按层级架构图 + 各类位置说明来呈现，非常接近论文里的 Figure。

《2026 RAG 技术全景图（Architecture Landscape）》

                     ┌─────────────────────────┐
                     │      LLM Applications    │
                     │  QA / Research / Agents │
                     └─────────────┬───────────┘
                                   │
                         Retrieval-Augmented Generation
                                   │
        ┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐
        │                          │                          │
   Basic RAG                 Retrieval Optimization       Reasoning RAG
   (RAG 1.0)                    (RAG 1.5)                     (RAG 2.0)
        │                          │                          │
        │                          │                          │
  ┌─────┴─────┐          ┌─────────┴─────────┐       ┌────────┴────────┐
  │           │          │                   │       │                 │
Naive RAG  Modular RAG   Hybrid RAG       Hierarchical RAG       Multi-hop RAG
                         Context RAG      Feedback RAG           GraphRAG
                                                              Agentic RAG
                                                              Memory RAG
                                                              Federated RAG
                                                              Multimodal RAG

一、RAG 的核心基本结构

RAG 本质是两大模块的组合：

Retriever
   ↓
Context
   ↓
Generator (LLM)

这种架构把信息检索 + 生成模型结合，让回答基于外部知识而不是模型参数，从而减少幻觉并提升准确性。

二、RAG 1.0：基础型 RAG

Naive RAG（最原始）

结构

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

特点

text chunk
vector search
prompt injection

工具

Vector DB
embedding model

问题

chunk 语义断裂
多跳推理差
recall 不稳定

Modular RAG

将 pipeline 拆成模块

Retriever
Reranker
Compressor
Generator

优点

可替换组件
工程灵活

常见框架：

LangChain
LlamaIndex

三、RAG 1.5：检索优化架构

解决 vector search 不稳定问题。

Hybrid RAG

组合多种检索方式：

Vector Search
+
Keyword Search
+
Graph Search

原因

vector 语义强
keyword 精确
graph 结构强

混合检索可以融合不同数据存储（vector、graph、SQL等）以提升召回率和准确度。

Hierarchical RAG

适合大规模知识库。

检索层级：

Document
  ↓
Section
  ↓
Chunk

优点

提高 recall
降低 token

Context RAG / Compression RAG

增加

Context filtering
Context summarization

避免 context window 浪费。

四、RAG 2.0：推理型 RAG

这是 2024–2026 最重要的发展。

GraphRAG

知识图谱驱动的 RAG。

流程

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

特点

entity
relation
community summary

GraphRAG 会先把文本转换为知识图谱，再用图结构检索上下文，从而支持复杂关系推理。

适合

科学研究
法律
神学
医学

Agentic RAG

Agent 控制检索。

流程

Query
 ↓
Agent planner
 ↓
retrieve
 ↓
reason
 ↓
retrieve again
 ↓
answer

核心思想：

LLM 决定是否继续检索。

优势

多步推理
自动 research

Multi-hop RAG

多阶段检索

Question
 ↓
retrieve step1
 ↓
derive new query
 ↓
retrieve step2

适合

academic research
legal reasoning

Memory RAG

加入外部 memory：

User memory
Conversation memory
Knowledge memory

应用

AI assistant
personalized QA

Federated RAG

跨系统检索：

API
database
knowledge base
documents

优点

不需要集中数据
更安全

Multimodal RAG

支持：

text
image
audio
video

未来趋势

AI research assistants
robotics

五、2026 RAG 技术趋势

最新 AI 架构正在从：

RAG 1.0
(semantic search)

走向

RAG 2.0
(graph + agents)

企业 AI 现在常见架构：

Hybrid RAG
   +
GraphRAG
   +
Agent workflow

六、2026 RAG 技术生态地图

核心工具层

Vector DB

Milvus
Pinecone
Weaviate

Graph DB

Neo4j

Framework

LangChain
Haystack

Enterprise Search

Azure AI Search

七、如果用于「神学 AI」

结合你现在做的倪柝声 / 李常受神学 AI 系统，最理想架构其实是：

GraphRAG
      +
Hybrid Search
      +
Doctrinal Filter
      +
Agent Reasoning

系统会变成：

神学文本
 ↓
Theological Knowledge Graph
 ↓
GraphRAG retrieval
 ↓
Hybrid search
 ↓
Doctrinal validation
 ↓
LLM reasoning

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“论文级”的图：

《RAG 技术演化图 2020–2026》

那张图会显示：

Search → Vector RAG → Hybrid RAG → GraphRAG → Agentic AI

也是目前 AI Research paper 最常见的一张演化图。