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RAG技術架構的互動式演進史 (2023-2025)

從檢索到推理

本應用程式將複雜的RAG（檢索增強生成）技術演進歷程，從2023年的成熟穩定，到2024年的結構性革命，再到2025年自主AI的曙光，轉化為一個互動式的探索旅程。您可以點擊下方時間軸您可以點擊下方時間軸，深入了解各階段的核心架構、解決的痛點，以及它們如何為企業帶來實際價值。

進階RAG (Advanced RAG)

奠定生產級應用的基石

2023年是RAG從概念驗證走向企業級應用的關鍵一年。初階RAG在真實場景中的不足，催生了更穩健、更精準的「進階RAG」框架。這一代的RAG透過多階段、有品質閘控的流程，專注於提升檢索內容的品質，為後續的生成任務打下堅實基礎。

Advanced RAG 的三大核心技術

查詢重寫（Query Rewriting）

✦ 說明：將使用者的原始提問進行語義擴展或重寫，讓檢索系統更容易找到相關的內容。

✦ 舉例：使用者問「他的出生地是？」→ 重寫為「拿破崙的出生地是什麼地方？」

結果重排序（Reranking）

✦ 說明：初步檢索出的文件候選集，會透過語意模型（如 cross-encoder）再做一次排序，把更相關的排在前面。

✦ 舉例：原本相關性不高的段落排在前面，經 rerank 後更相關的內容會優先送入生成模型。

預處理（Preprocessing）

✦ 說明：對原始文檔進行清理、分塊、向量化等預處理步驟，提升檢索品質。

✦ 舉例：將PDF文檔轉換為結構化文本，並按語義邊界進行智能分塊。

解決的核心痛點

  • ●關鍵字盲點： 純語義搜尋無法精確匹配產品名稱、法條等專有術語。
  • ●上下文污染： 檢索到的不相關資訊干擾LLM的判斷，即「迷失在中間」效應。
  • ●資訊碎片化： 粗糙的文本分塊策略破壞了原始上下文的完整性。

關鍵技術

混合搜尋 (Hybrid Search)

結合關鍵字搜尋(BM25)的精準度與向量搜尋的語義理解能力，確保兩全其美。

進階分塊 (Advanced Chunking)

採用基於語義或語法的方法，以更自然的方式分割文本，保留上下文完整性。

重排 (Reranking)

在初步檢索後，使用更精密的模型（如交叉編碼器）對結果重新排序，提升最終相關性。

如何選擇正確的架構？

透過互動式雷達圖，直觀比較不同RAG架構的特性與權衡。

選擇要比較的架構：

請至少選擇一個架構來顯示比較圖表

使用上方的勾選框來選擇要比較的RAG架構

RAG架構演進比較

Naive RAG

架構組件

查詢處理 → 向量檢索 → 上下文組合 → 生成

主要優勢

實現簡單，成本低

主要劣勢

難以處理複雜問題，檢索結果不穩定

Advanced RAG

架構組件

查詢重寫 → 混合檢索 → 重排序 → 上下文壓縮 → 增強生成

主要優勢

檢索效果更好，生成質量更高

主要劣勢

系統複雜度提高，維護成本增加

GraphRAG

架構組件

查詢處理 → 知識圖譜檢索 → 子圖擴展 → 結構化上下文 → 圖增強生成

主要優勢

處理結構化關係，解決複雜問題

主要劣勢

計算成本高，初始構建知識圖譜耗時

Agentic RAG

架構組件

意圖分析 → 工具選擇 → 檢索規劃 → 多工具協同檢索 → 結果融合 → 決策增強生成

主要優勢

自主決策，靈活選擇多種檢索策略

主要劣勢

系統設計複雜，需要更多計算資源

從理論到實踐：行業應用

了解先進RAG架構如何在各行各業中創造商業價值。

⚖️

金融、法律與合規

用於風險分析、詐欺偵測、法律研究。GraphRAG擅長連接看似無關的交易以偵測詐欺；Agentic RAG可自主監控市場、分析投資組合。

GraphRAGAgentic RAG
❤️‍🩹

醫療保健與生命科學

用於臨床決策支援、藥物發現。Agentic RAG能綜合病歷、影像和最新研究提供建議；GraphRAG可模擬生物途徑，支持科研。

Agentic RAGGraphRAG
🏢

企業運營

用於智慧客服、員工培訓、知識管理。Hybrid RAG足以應對多數FAQ場景；Agentic RAG則能自動化休假申請、升級工單，徹底改變工作流程。

Hybrid RAGAgentic RAG

戰略展望：RAG的未來

RAG並非權宜之計，而是正在演變為企業AI應用的重要基礎支柱。

多模態

整合並檢索圖像、音訊、影片資訊，實現跨模態理解。

自適應檢索

Ai Agent來決定怎要資料系統將更智慧地根據查詢意圖，即時優化檢索策略。

自主Ai Agent

Ai Agent將跨應用協同工作，自動化複雜的業務流程。

超個人化

系統將根據個別用戶的角色記憶、互動進行深度客製化。