本文介绍了企业知识库智能问答系统的三种RAG方案：简单RAG适用于小规模知识库或MVP阶段；标准RAG结合向量与关键词检索，提升召回稳定性；进阶RAG通过预处理和后处理优化信息相关性。文章采用模块化方式，按场景、实现方式和价值进行说明，旨在帮助开发者根据业务需求选择合适的RAG组合，构建高性能、高准确率的问答智能体。
背景
知识库建设后，企业智能问答应用效果却不理想的情况经常发生，导致很多企业在RAG选型决策时产生偏误。市场上出现了很多所谓“N 种 RAG”解决方案，本质是对同一条链路中不同模块（Query、Retriever、Ranker、Context、Generator、Verifier）的优化。本文用模块化方式整理：每个模块按【场景】、【实现方式】、【价值】说明，便于直接落到企业知识库与智能体工作流中。
目标
根据业务场景选择合适的 RAG 组合拳，提升可答率与引用一致性。问答智能体需要结合知识库能力+智能体RAG工程实现，在实际使用过程中，RAG工程（或上下文工程）不是全部由【知识库】实现，更多是依赖工程能力达成智能问答的目的。
【知识库】作为RAG工程的内容提供方，可以面向Context Relevance（上下文相关性）、Context Precision（上下文精确率）、Context Recall（上下文召回率）三大指标进行多种RAG方案的组合。
本文提出RAG的实现方案，期望根据这个方案，知识库产品可以提供智能体RAG工程构建的必要信息（原子能力），支持在开发平台中构建高性能、高准确率的问答智能体。
本系列内容分18篇完成，逐步展开对RAG方案的深入探索，有志之士可以收藏跟踪。因为工作较忙，更新速度会比较慢。
方案1：简单RAG（Simple RAG）
💡热度：⭐⭐⭐⭐⭐
场景&价值
【场景】
- 知识库规模较小或处于 MVP 阶段，需要快速跑通“有引用的问答”。
- FAQ、制度、产品手册、售前资料等“答案在文档里且相对直接”的问题。
【价值】
- 最快形成闭环，后续所有高级方案都可视为在其上叠加。
- 便于建立“评测集 + 日志审计 + 反馈闭环”的工程基础。
实现方式
【知识库】
- 提供切片，chunk 元信息，来源文档、章节标题路径、有效性。
- 常见参数：TopK=3~8；上下文长度受模型窗口限制。
【智能体工程】
- 实现智能体构建，选择向量检索。
- 输出要求：答案后附引用（chunk 引用/链接）。
优点
简单有效，能够提升 LLM 的生成效果，输出结果耗时短。
缺点
存在检索到很多与 query 无关的片段，增加噪声输入，与 query 关联的信息比较稀疏，需要 LLM 本身去提炼或挖掘利用。仅考虑一个外部知识源，是一次性解决方案，上下文只检索一次，没有对检索到的上下文质量进行推理或验证。
流程
Query → 向量检索 TopK → 拼接上下文 → LLM 生成。
方案2：标准RAG-向量+关键词混合RAG策略
（Dense / Sparse / Hybrid Retrieval）
💡热度：⭐⭐⭐⭐⭐
场景&价值
【场景】
- 既有自然语言问题，也有大量编号/术语/字段名（如“TR-1024”“SLA”“工单号”）。
- 理解提问者意思，并在海量不规则的文档中找到意思相近的片段，不要求强制匹配。
【价值】
- 召回更稳、更抗“同义表达”和“关键词缺失”。
- 对企业知识库（编号/制度/表格字段）几乎是默认选项。
实现方式
【知识库】
- Dense：向量召回；
- Sparse：BM25/倒排；
- Hybrid：两路召回后融合（常用 RRF），或拼接候选再 rerank。
- 先召回更大候选集（如 BM25 Top50 + 向量 Top50），再进入重排。
【智能体工程】
- 智能体构建时选择混合检索。
- 输出要求：答案后附引用（chunk 引用/链接）
方案3：进阶RAG
💡热度：⭐⭐⭐⭐⭐
场景&价值
【场景】
- 用户问题比较随意，不能通过直接匹配知识库内容进行回答。
- 对召回的内容的相关性要求高于完整性。
【价值】
- 召回更多的内容，扩展提问者思路。
实现方式
【知识库】
- Dense：向量召回；
- Sparse：BM25/倒排；
- Hybrid：两路召回后融合（常用 RRF），或拼接候选再 rerank。
- 先召回更大候选集（如 BM25 Top50 + 向量 Top50），再进入重排。
【智能体工程】
- 实现智能体构建。
- 输出要求：答案后附引用（chunk 引用/链接）。
创新点
在检索前后增加预处理（如查询重写）和后处理（如结果重排），提升信息相关性。
优点
减少噪声干扰，优化生成质量。
缺点
流程复杂度增加，实时性受限。
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第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
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