单独依赖向量相似度的 RAG 系统在复杂问题中容易出现召回偏差。新的架构开始融合关键词检索、知识图谱和数据库查询。
动态编排成为趋势
系统会根据问题类型选择不同的检索路径：事实性问题查向量库，统计性问题走 SQL 查询，关联分析则借助图数据库。
- 混合检索：融合稠密向量与稀疏关键词
- 查询路由：将自然语言转为结构化查询
- 答案校验：引入引用溯源与置信度评分
知识更新机制也从定期同步转向事件触发与增量索引，以满足时效性要求。
今日速报 来源：AI 每日采集 RAG 向量数据库 知识库
RAG 架构持续演进，企业知识库从检索走向动态编排
向量检索与结构化查询、知识图谱的结合，使企业知识库能够处理更复杂的跨文档问题。