
Modular RAG:向“平台”级演进
组件解耦:将检索、重排序、融合、生成等功能拆分为独立的服务模块,便于单独升级和部署。 统一协议:各模块通过标准化接口(如 JSON-RPC、gRPC)通信,确保集成与调用的便捷性。 灵活替换:支持对检索器、重写器、生成模型等关键组件的替换与组合,满足多样化任务需求。 任务驱动配置:通过配置文件或编排引擎,灵活控制模块调用路径、数据流转和执行策略。
模块自动选择:利用 Agent 或元学习机制,根据任务需求动态选择最优模块组合路径。 跨模型协同:支持多语言模型协同工作,例如专精模型处理摘要,通用模型处理问答。 知识注入标准化:定义统一的知识格式接口,实现结构化数据与非结构化检索内容的无缝融合。
发布日期:2025-04-14 12:17:26
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分类:精选文章
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Modular RAG 是一种以组件解耦为核心的知识检索与生成平台,旨在通过灵活的模块组合与动态配置,提升知识处理能力。
核心理念与特点
Modular RAG 的核心设计理念聚焦于组件解耦、统一协议、灵活替换和任务驱动配置等方面:
平台级架构示意图
Modular RAG 平台采用解耦架构,主要包含 Query Module、Retriever Module、Fusion Module 和 Generator Module 四大核心模块。各模块通过标准化接口进行通信,形成高效的知识处理流程。
Modular RAG 的优势
与传统 Advanced RAG 相比,Modular RAG 在以下方面展现出显著优势:
维度 | Advanced RAG | Modular RAG |
---|---|---|
模块灵活性 | 中等,扩展性有限 | 高,支持动态组合与替换 |
工程适配性 | 定制困难 | 易于集成与现有系统 |
维护与升级 | 模型修改影响全面 | 支持局部迭代与独立优化 |
多任务支持 | 支持部分问答任务 | 统一支持搜索问答、多轮对话、摘要等多任务场景 |
企业可用性 | 更多为实验性质 | 支持生产部署与 DevOps 流程 |
未来方向
Modular RAG 平台将在以下方向持续发展:
通过这些创新,Modular RAG 将进一步提升知识处理能力,为企业提供更强大、更灵活的知识管理与应用解决方案。
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[***.219.124.196]2025年04月28日 11时08分03秒
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