Không có một kiến trúc duy nhất tên là RAG hiện đại

Không có một kiến trúc duy nhất tên là RAG hiện đại A workflow diagram generated by Archify. 01 / Tiến hoá của kiến trúc RAG 02 / Thứ đi kèm mỗi bước Naive RAG · embed, top-k, prompt · Tiến hoá của kiến trúc RAG Naive RAG embed, top-k, prompt Advanced RAG · thêm lớp trước và sau retrieval · Tiến hoá của kiến trúc RAG Advanced RAG thêm lớp trước và sau retrieval Modular RAG · router trên nhiều nguồn · Tiến hoá của kiến trúc RAG Modular RAG router trên nhiều nguồn Agentic RAG · agent quyết định lúc chạy · Tiến hoá của kiến trúc RAG Agentic RAG agent quyết định lúc chạy Thêm chỗ có thể hỏng · latency, chi phí, khó debug · Thứ đi kèm mỗi bước Thêm chỗ có thể hỏng latency, chi phí, khó debug SQL, API, web, graph · một vector DB là chưa đủ · Thứ đi kèm mỗi bước SQL, API, web, graph một vector DB là chưa đủ GraphRAG · reasoning trên quan hệ · Thứ đi kèm mỗi bước GraphRAG reasoning trên quan hệ cái giá vì sao cần hướng khác thêm lớp thêm nguồn trao quyền Legend User UI Agent logic Policy Tool action Context / trace Cloud service External system

Advanced không đồng nghĩa với luôn tốt hơn

  • • Nên bắt đầu bằng standard RAG đủ đơn giản để đo được
  • • Chỉ thêm complexity khi evaluation chỉ ra một failure cụ thể
  • • Mỗi component thêm vào là thêm latency, chi phí và bề mặt cần đánh giá

Agentic RAG khác ở chỗ ai ra quyết định

  • • Standard RAG chạy một chuỗi cố định do orchestrator viết sẵn
  • • Agentic RAG để agent chọn nguồn, chọn thời điểm và số vòng retrieval
  • • Nếu một câu hỏi chỉ cần một lần search thì agent loop chỉ thêm chi phí

GraphRAG là nhánh riêng, không phải bước kế tiếp

  • • Nó phục vụ câu hỏi về quan hệ, multi-hop và chủ đề toàn corpus
  • • Local Search bám quanh entity, Global Search dùng community report
  • • Chi phí dựng graph đáng kể nên đây không phải mặc định thay cho hybrid