RAG（检索增强生成）系统核心架构模式可归为 4 类，核心逻辑是 “检索外部知识 + 生成式 AI 融合”，解决大模型知识滞后、事实不准确的问题。选择 RAG 架构模式的核心逻辑是 “需求优先级排序 + 资源约束匹配”，优先根据查询复杂度、知识库规模、精准度要求筛选，再结合开发成本、迭代需求最终确定。

一、核心选择维度（先明确自身需求）

1. 查询复杂度：简单问答 vs 复杂推理

• 简单查询（单轮、事实性，如 “产品功能是什么”）：无需多轮拆解，优先基础模式。
• 复杂查询（多跳、逻辑推理，如 “某政策下 A 行业的 3 个合规要求”）：需子查询拆分，选多阶段迭代模式。

2. 知识库规模：中小体量 vs 大规模

• 中小知识库（文档数 < 10 万、单文档 < 100 页）：基础流水线模式足够，无需额外算力。
• 大规模知识库（文档数 > 10 万、多源异构数据）：需提升召回精准度，选增强检索模式（混合检索 + 重排）。

3. 精准度要求：一般可用 vs 高可靠

• 非核心场景（如内部知识库查询，允许小幅误差）：基础模式或增强检索模式均可。
• 高可靠场景（如金融合规、医疗咨询）：必须选增强检索模式，叠加重排器和事实校验逻辑。

4. 资源与成本：快速上线 vs 长期迭代

• 快速落地（开发周期 < 1 个月、人力有限）：基础流水线模式（无需复杂组件）。
• 长期运营（需持续优化效果）：闭环反馈模式（叠加反馈模块，动态调优）。

二、分场景快速选择路径

路径 1：快速落地、简单需求

• 场景：内部办公问答、产品 FAQ、中小团队知识库。
• 推荐模式：基础流水线模式。
• 关键理由：开发成本最低，部署速度最快，满足 80% 的基础问答需求。

路径 2：大规模、高精准需求

• 场景：客户服务、电商商品问答、大规模文档检索（如企业年报库）。
• 推荐模式：增强检索模式。
• 关键理由：混合检索 + 重排降低噪声，平衡召回率和精准度，适配大规模数据。

路径 3：专业领域、复杂推理

• 场景：法律咨询、科研文献问答、技术文档多跳查询（如 “某代码报错的 3 种解决方案”）。
• 推荐模式：多阶段迭代模式。
• 关键理由：支持查询拆解和多轮检索，解决单轮检索无法覆盖的复杂逻辑。

路径 4：业务化运营、持续优化

• 场景：ToC 产品问答、付费咨询系统、长期维护的企业知识库。
• 推荐模式：闭环反馈模式（可叠加增强检索 / 多阶段迭代）。
• 关键理由：通过用户反馈反向优化，持续提升答案质量，适配业务长期发展。

选择避坑要点

• 不盲目追求复杂模式：中小规模场景用多阶段迭代 / 闭环反馈，会增加开发成本和响应延迟。
• 优先验证基础模式：先基于基础流水线跑通核心流程，再根据效果迭代增强（如加重排、加反馈）。
• 匹配技术栈能力：复杂模式对嵌入模型、重排算法、大模型调优能力要求更高，需结合团队技术储备选择。

三、RAG 架构模式选择决策清单

1、核心判断项（对照自身需求勾选 / 填写）

2、决策规则（快速匹配）

1. 若≥7 项匹配 “基础流水线” 对应选项，直接选择基础流水线模式。
2. 若 “大规模知识库”“高精准度”“非结构化数据” 任意 2 项满足，优先选增强检索模式。
3. 若 “复杂推理型查询”“专业领域场景” 同时满足，选多阶段迭代模式（可叠加增强检索）。
4. 若 “ToC 产品”“长期优化需求” 同时满足，选闭环反馈模式（搭配增强 / 多阶段迭代）。

3、落地建议

• 优先最小化验证：先基于推荐模式搭建核心流程，不急于添加额外组件（如重排、反馈）。
• 动态迭代：上线后根据实际效果（如答案准确率、用户反馈），再叠加增强组件。