本文详细介绍了五种不同的检索增强生成（RAG）架构，并强调它们并非相互竞争的解决方案，而是可以逐步组合的层。RAG 解决的核心问题是为语言模型提供训练数据中不存在的及时、相关的知识。最简单的架构是朴素 RAG（Naive RAG），它涉及将文档索引到向量数据库中，并在查询时执行相似性搜索，以检索与 LLM 相关的片段。 AI
影响 为构建需要访问外部知识库的 AI 系统的开发人员提供了实用指南。
排序理由 文章详细介绍了实现 RAG 系统的具体技术架构和工具。
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<h4>A deep, practical breakdown of every retrieval pattern worth knowing, with LangGraph and LlamaIndex.</h4><figure><img alt="" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*o3xu_d-_pUI4feMjiWHpeQ.png" /></figure><blockquote><em>Part 6 of the LangGraph Mental Model series — an…