AI工程师的8种RAG架构： （附使用说明） 1）朴素RAG ↳ 仅基于查询嵌入与存储嵌入之间的向量相似性检索文档。 ↳ 最适合简单的基于事实的查询，直接的语义匹配即可满足需求。 2）多模态RAG ↳ 通过跨模态嵌入和检索处理多种数据类型（文本、图像、音频等）。 ↳ 适用于跨模态检索任务，例如用文本和图像上下文回答文本查询。 3）HyDE（假设文档嵌入） ↳ 查询与文档在语义上并不相似。 ↳ 该技术在检索之前从查询生成一个假设的答案文档。 ↳ 使用生成文档的嵌入来查找更相关的真实文档。 4）纠正RAG ↳ 通过将检索结果与可信来源（例如，网络搜索）进行比较来验证结果。 ↳ 确保信息的最新性和准确性，在传递给LLM之前过滤或纠正检索内容。 5）图形RAG ↳ 将检索到的内容转换为知识图谱，以捕捉关系和实体。 ↳ 通过为LLM提供结构化上下文来增强推理能力，配合原始文本。 6）混合RAG ↳ 在单个管道中结合密集向量检索和基于图的检索。 ↳ 当任务需要无结构文本和结构化关系数据以获得更丰富的答案时非常有用。 7）自适应RAG...