RAG 不只是向量检索加大模型生成。一个工程级 RAG 系统需要同时处理语义文档、结构化表格、数据库和知识图谱,并通过 Embedding、Reranker、Text2SQL 与 GraphRAG 协同完成复杂问答。
RAG 系统要处理的不只是向量召回,还包括重排序、结构化数据查询、表格解析和复杂图推理。围绕语义检索、Text2SQL 和 GraphRAG 三条主线,拆解一套可落地 RAG 架构的训练方法、检索流程和工程取舍。