MVP 聚技站｜Multi RAG：企业级 RAG 的重要架构
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内容提要
在企业知识应用中，联合RAG技术可以实现不同知识库的复用和共享。主从召回模式以主知识库为基石，放弃冲突的从知识库内容；集群召回模式逐一输出每个知识库的描述，提供更全面的信息。分布式推理模式要求子应用独立完成RAG过程，再汇聚到主应用进行推理；集中式推理模式由主应用进行推理，子应用仅负责召回。在选择模型、装载策略和数据关系时需考虑不同数据结构和质量。最后，可以根据实际需求组合不同策略来实施Multi RAG。
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关键要点
- 联合RAG技术可以实现不同知识库的复用和共享。
- 主从召回模式以主知识库为基石，放弃冲突的从知识库内容。
- 集群召回模式逐一输出每个知识库的描述，提供更全面的信息。
- 分布式推理模式要求子应用独立完成RAG过程，再汇聚到主应用进行推理。
- 集中式推理模式由主应用进行推理，子应用仅负责召回。
- 选择模型、装载策略和数据关系时需考虑不同数据结构和质量。
- Multi RAG实施时需组合不同策略以满足实际需求。
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延伸问答
什么是联合RAG技术？
联合RAG技术可以实现不同知识库的复用和共享。
主从召回模式的工作原理是什么？
主从召回模式以主知识库为基石，放弃与主知识库冲突的从知识库内容。
集群召回模式如何提供信息？
集群召回模式逐一输出每个知识库的描述，提供更全面的信息。
分布式推理模式的优势是什么？
分布式推理模式允许每个子应用独立完成RAG过程，主应用再汇聚结果，算力资源规划稳定。
集中式推理模式的主要特点是什么？
集中式推理模式由主应用进行推理，子应用仅负责召回，确保推理能力一致。
在实施Multi RAG时需要考虑哪些策略？
实施Multi RAG时需组合召回冲突定义策略、推理策略和数据关系策略。
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