超越传统方法的5种高级RAG架构

超越传统方法的5种高级RAG架构
图片作者：Editor | Gemini

检索增强生成（RAG）通过结合两个世界的优点，彻底改变了语言模型领域：检索相关信息，并生成连贯、有根据的响应。但就像大多数具有开创性的想法一样，RAG 的第一波实现仅仅是个开始。

如今，我们正目睹一股创新浪潮，它超越了简单的检索和响应模式。在本文中，我们将深入探讨五种尖端的 RAG 架构，它们远远超出了传统的管道，重新定义了我们在 AI 应用中处理上下文、准确性和动态信息使用的方法。

1. 双编码器多跳检索

双编码器多跳检索不是依赖于单次浅层检索，而是动态地分层查询，以更深入地挖掘知识库。试想一个对话式代理试图回答：“英伟达 CEO 在 2023 年对 AI 芯片短缺说了什么？”传统的 RAG 可能会获取相关文档并生成摘要。然而，多跳检索将其分解：首先识别英伟达的 CEO，然后查询他们的公开声明，最后聚焦于将他们的评论与 AI 芯片短缺联系起来的内容。

为初始查询和后续查询使用双编码器，使模型在跳跃过程中保持语义的精确性，同时减少噪音。一个编码器处理不断变化的查询上下文，而另一个编码器则在每个新步骤中扫描文档索引。 

其结果是层叠的相关性，捕捉了在单次检索中常常丢失的细微差别。这是一种模仿人类研究行为的架构，它在事实准确性和相关性方面产生了巨大影响。如果操作得当，这种方法可以在保持清晰度的同时提高回答的深度，特别是对于多方面的现实世界问题。

2. 上下文感知反馈循环

传统的 RAG 系统将生成视为最后一步。一旦文本生成完毕，系统就停止思考。上下文感知反馈循环引入了一个迭代机制，模型会根据检索到的文档评估自己的响应。如果置信度得分较低或检测到矛盾，模型会循环回溯，重新构建查询，并检索更精炼的来源，然后再重新生成。

这种方法借鉴了强化学习的原理，而无需繁重的奖励调整。反馈循环由轻量级的置信度估计器和矛盾检查器（通常本身就是小型 Transformer 模型）提供支持。当循环识别出薄弱的证据基础或幻觉时，它会提示系统在给出最终答案之前进行自我改进。这种循环机制将静态生成转变为自适应系统。结果呢？事实精度更高，引用完整性更好，并且在嘈杂或模糊的数据环境中，尤其是在处理快速变化的数据时，输出更鲁棒。

3. 模块化记忆增强 RAG

记忆增强 RAG 不仅仅是扩展检索范围；它还能使上下文“粘性”。可以将其想象成一个协助长期项目的聊天机器人，或者一个跨多个会话工作的研究助手。模块化记忆系统允许模型随着时间的推移存储、分类和优先处理检索到的块和生成的输出。

与传统的静态向量存储不同，这些记忆是模块化的：每个记忆段都带有上下文元数据（用户 ID、任务类型、日期、会话目标）。检索模块然后选择性地访问相关模块，而不是扫描一个巨大的整体。这些记忆单元还可以随着时间的推移重新排序或衰减，确保陈旧的信息不会污染未来的生成。在实际应用中，这意味着 RAG 模型不仅仅是检索最相似的内容，它检索的是 当前 最相关的内容。

这种方法真正与众不同之处在于，它能够在不增加提示上下文负担的情况下，跨会话持久化记忆。该架构不是将先前的交互附加到每个新提示中，而是利用结构化的记忆存储，这些存储会随着使用而演变。随着时间的推移，这些系统会学习哪些数据对每个用户或工作流程最有价值。结果是：一个模型，它不像聊天机器人，更像一个具有历史、上下文和优先级顺序的个性化助手。

4. 代理 RAG 与工具使用集成

代理 RAG 将被动检索转化为主动推理。这些系统不是简单地获取文档，而是将子任务委托给工具或 API。一个单一的输入可以触发一个级联：查询搜索引擎、提取结构化数据、通过 Python 脚本过滤数据，最后，根据静态文档和实时数据生成一个有根据的响应，这使其成为需要精确数据馈送管理的任务的理想选择。

这种架构严重依赖于 LangChain、ReAct 或自定义路由模块等编排框架，这些框架允许语言模型决定 如何 获取、分析和集成信息。想比较公司最新的财报吗？代理 RAG 不仅仅检索文档，它还会读取表格、使用算术推理工具，并将文本见解与结构化输出相结合。结果是，一个模型不仅能检索和重复，它还能 规划、执行，然后 解释。
代理 RAG 与传统管道的区别在于其自主性和决策能力。模型不仅仅是被动地接收数据；它会根据任务类型、数据格式或用户意图来规划下一步行动。例如，如果用户询问关于 X（前身为 Twitter）的趋势对话及其对股价的影响，代理系统可能会访问 X 抓取 API，总结情绪，引入金融股票代码，然后在一次交互中生成市场分析。

5. 图结构上下文检索

在医学、法律或金融分析等复杂、互联的领域，平面相似性搜索越来越受到限制。图结构上下文检索将知识图谱引入了循环，不仅用于存储实体和关系，还用于主动驱动检索逻辑。

在此设置中，当处理查询时，系统会识别其锚定实体，并使用图遍历来获取语义相关的文档和上下文节点。它不是简单地获取最相似的 5 个结果，而是获取受关系、因果链或时间链接影响的文档网络。然后，它从该图诱导的上下文中重构一个连贯的叙述。

当所需的答案没有明确写在单个文档中，而是从领域内分散的多个部分推断出来时，这种方法尤其强大。可以将其视为从“查找与此类似的文档”转变为“绘制出文档共同暗示的内容”。图驱动的检索不仅更智能，而且更能适应不属于任何单一孤岛的复杂、跨学科查询。

结论

随着检索增强生成技术的不断发展，这些架构展示了信息检索、推理和生成之间日益加深的协同作用。我们不再仅仅是将文档输入 LLM 并祈祷奇迹发生。当今先进的 RAG 系统是分层的、记忆感知的、反馈驱动的和代理式的。

它们跨越跳跃进行推理，从过去的会话中学习，动态地使用工具，并像经验丰富的研究人员一样导航知识。如果您正在构建下一代 AI 系统，那么是时候超越顶 K 文档匹配了。我们正在进入一个检索智能、上下文持久、生成既具分析性又具创造性的世界。