RAG 2.0 – 答案架构：自适应检索增强生成工作流

## 工作流概述

该工作流实现了自适应RAG方法，根据查询类型动态调整检索和生成策略，从Qdrant向量数据库中提供更相关和定制化的响应。

## 核心功能

### 查询分类系统
– 使用Google Gemini代理将用户查询分为四类：
– **事实性查询**：寻求具体、可验证信息
– **分析性查询**：需要全面分析或解释
– **观点性查询**：关于主观问题或寻求不同观点
– **上下文性查询**：依赖于用户特定上下文

### 自适应策略路由
– 基于查询分类自动路由到相应的处理策略
– 每种策略都有专门的查询优化方法

### 策略实施

**事实性策略**
– 专注于精确性和准确性
– 优化查询以检索具体事实和数字

**分析性策略**
– 提供主题的全面覆盖
– 将复杂问题分解为多个子问题

**观点性策略**
– 收集主观问题的不同观点
– 识别多种视角角度

**上下文性策略**
– 整合用户特定上下文
– 推断查询中的隐含背景信息

### 技术架构

**触发机制**
– 通过内置聊天界面或另一个n8n工作流触发
– 支持标准化输入参数

**记忆管理**
– 使用聊天缓冲区记忆维护对话历史
– 支持多会话管理

**向量检索**
– 集成Qdrant向量数据库
– 使用Google Gemini嵌入进行语义搜索

**响应生成**
– 结合检索上下文和对话历史
– 生成针对性的高质量响应

## 应用场景

– 智能客服系统
– 知识库问答
– 多轮对话应用
– 个性化信息检索

该工作流展示了如何在n8n中构建复杂的AI驱动应用，结合了先进的查询分类、自适应检索策略和上下文感知的响应生成。