这就是优秀演示原型与真正生产级系统之间的鸿沟。语言模型即便在输出错误信息时，也显得无比笃定，而这在生产环境中，会迅速造成高昂的损失。

正因如此，专业的AI团队都会使用**检索增强生成（RAG）**技术。不是因为它是潮流，而是因为它能让模型始终基于真实信息输出内容。

大多数人忽略的一点是，RAG并非只有一种形态。它包含多种架构，每种架构都用于解决不同的问题。选错架构，就会白白浪费数月的开发时间。

本指南将拆解那些真正能在生产环境中落地生效的RAG架构。

我们先从了解RAG的基础概念开始。

什么是RAG，它为何如此重要？

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来源：https://hyperight.com/7-practical-applications-of-rag-models-and-their-impact-on-society/

在深入探讨架构之前，我们先明确核心概念。

检索增强生成（RAG）的作用是，让语言模型在生成回答前先参考外部知识库，以此优化输出内容。它并非让模型凭空“回忆”知识，而是从你的文档、数据库或知识图谱中调取相关且实时的信息。

RAG的实际工作流程如下：

1. 当用户提出问题时，RAG系统会先根据该查询，从外部数据源中检索相关信息。
2. 随后，系统将原始问题与检索到的上下文信息结合，一并发送给语言模型。
3. 模型基于真实、可验证的信息生成回答，而非单纯依赖自身的训练数据。

RAG真正解决的核心问题

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图片来源：Gemini

1. 标准RAG：入门首选

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来源：https://www.bentoml.com/blog/building-rag-with-open-source-and-custom-ai-models