8种RAG架构，AI工程师必知核心框架解析：

• Naive RAG：基础架构，直接嵌入用户查询与数据源，适合简单场景，易实现但扩展性有限。
• Multimodal RAG：支持多模态数据（图像、视频等），扩展信息维度，适合复杂应用。
• HyDE（Hypothetical Document Embeddings）：先生成假设性回答，再检索数据，提升上下文匹配精准度。
• Corrective RAG：结合查询评分与网络搜索，动态纠正信息，增强结果准确性与时效性。
• Graph RAG：利用图数据库结构化存储与推理，适合复杂关系数据，提升语义理解。
• Hybrid RAG：融合向量库与图数据库双上下文，兼具灵活性和结构化优势。
• Adaptive RAG：引入多步推理链，自动分析查询，动态调整检索策略，提升响应质量。
• Agentic RAG：多智能体协作，结合长期短期记忆与规划能力，解决高复杂度任务，具备高度自治与扩展性。

这些架构不仅是技术实现，更体现了对信息检索、记忆管理、推理规划的深刻整合。掌握它们，有助于设计更智能、更高效的AI检索系统，应对不断增长的数据复杂度和多样应用场景。