RAG知识库模式：从基础到高阶

RAG技术从基础到高阶的演进历程：

• 基础优化 ：Naive RAG → Retrieve-and-Rerank。
• 数据结构扩展 ：Multimodal RAG、Graph RAG、Hybrid RAG。
• 决策智能化 ：Agentic RAG Router → Agentic RAG Multi-Agent。

每种模式都有其独特的优势和应用场景，选择合适的模式取决于具体需求和复杂度。

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1. Naive RAG（基础模式）

• 特点：这是最基础的 RAG 模式，直接将检索到的文档作为上下文输入到生成模型中，生成回答。流程简单，易于实现和调试，可扩展性强，检索模块和生成模块可以独立优化或替换。
• 工作流程：
  1. 用户输入查询。
  2. 检索模块从知识库中找到相关文档片段。
  3. 将检索结果连同查询一起传递给生成模块。
  4. 生成模块基于上下文生成回答或内容。
• 优势：简单高效，易于上手，