RAG技术对比：AI原生应用中的检索增强方案选型

RAG技术对比：AI原生应用中的检索增强方案选型

关键词：RAG技术、检索增强生成、大语言模型、向量检索、混合检索、方案选型、AI原生应用

摘要：本文深度解析RAG（检索增强生成）技术在AI原生应用中的核心价值，系统对比传统文本检索、向量检索、混合检索等主流方案的技术原理与适用场景，结合代码实战与行业案例，帮助开发者掌握“如何根据业务需求选择最适合的检索增强方案”。全文以生活化比喻降低理解门槛，覆盖从基础概念到落地实践的完整链路。

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背景介绍

目的和范围

当你问ChatGPT“2024年最新的手机处理器性能排名”时，它可能会礼貌地说：“我的知识截止到2023年10月”——这暴露了大语言模型（LLM）的核心痛点：知识时效性与专业领域覆盖不足。RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术正是为解决这一问题而生：通过“先检索外部知识库，再结合LLM生成”的方式，让AI能访问实时、专业或定制化的信息。

本文将聚焦AI原生应用（如智能客服、专业问答、内容创作工具）中最常用的3类检索方案&