随着技术迭代，RAG 已从最初的简单架构发展出多种进阶形态。本文将系统解析 RAG 的四大主流模式 ——Naive RAG、Advanced RAG、Modular RAG 与 Agentic RAG，从工作原理、技术特点到适用场景进行全方位对比，为技术选型提供参考。
一、RAG 基础：检索增强生成的核心逻辑
在深入模式解析前，需先明确 RAG 的核心逻辑。简单来说，RAG 由检索（Retrieval） 与生成（Generation） 两大模块构成：
检索模块：从预设知识库中精准定位与用户问题相关的信息片段（如文档、段落、句子）；
生成模块：基于检索到的信息，结合大语言模型生成符合上下文、逻辑连贯的答案。
这种'先检索再生成'的模式，既保留了 LLM 的语言理解与生成能力，又通过外部知识的引入弥补了模型训练数据过时、事实准确性不足的缺陷。而四大模式的差异，本质上是对'检索效率''生成质量''系统灵活性'的不同优化方向。
二、Naive RAG：RAG 的'入门款'，简单直接的基础架构
2.1 工作原理：线性流程的基础实现
Naive RAG 是 RAG 的原始形态，架构极简，核心流程为'单轮检索 + 直接生成'：
- 用户输入问题（如'什么是 RAG 技术？'）；
- 检索器（通常基于关键词匹配或基础向量检索）从知识库中筛选出少量相关文档（如 3-5 篇）；
- 生成器（如 GPT-3.5）直接拼接检索到的文档片段与问题，输出答案。
其核心特点是无优化环节：检索器不做重排序，生成器不做上下文过滤，分块策略简单（如固定长度切割文档），整个流程是不可逆的。
2.2 技术特点：简单易实现，局限显著
1. 优点
架构简单，开发成本低，适合快速搭建原型；
对硬件资源要求低，可在小规模知识库（如万级文档）上稳定运行。
2. 缺点
检索精度低：依赖关键词或基础向量匹配，易遗漏语义相关但表述不同的内容（如'AI'与'人工智能'）；
抗干扰差：若检索到无关文档，生成器会'照单全收'，导致答案冗余或错误；
长文档处理弱：固定分块可能切断语义完整的段落（如将一个事件的起因与结果分到不同块）。
2.3 适用场景
适合简单、标准化的问答场景，如企业官网 FAQ（常见问题解答）、产品说明书查询等。例如，电商平台的'退货政策查询'，用户问题明确，知识库内容结构化强，Naive RAG 可快速响应。
三、Advanced RAG：精度升级，优化检索与生成的协同
Advanced RAG 是 Naive RAG 的进阶版，核心目标是提升检索精度与生成质量，通过多环节优化解决基础版的痛点。
3.1 工作原理：多环节优化的检索增强
在保留'检索 - 生成'核心流程的基础上，Advanced RAG 增加了多个关键优化步骤：
