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一、核心理念与特点（继续）
Modular RAG 的核心设计理念包括以下几个方面：
- 解耦组件：将检索、重排序、融合、生成等功能解耦为独立服务模块，可独立升级与部署。
- 统一协议：各模块通过标准化接口协议（如 JSON-RPC、gRPC）通信，方便集成与调用。
- 灵活替换：支持对向量检索器、查询重写器、生成模型等组件进行替换和组合，满足不同任务需求。
- 任务驱动配置：通过配置文件或编排引擎，控制模块的调用路径、数据流转和执行策略。
二、平台级架构示意图（可视化）
（此处可配图：Modular RAG 平台结构图，展示 Query Module、Retriever Module、Fusion Module、Generator Module 之间的解耦结构）
三、Modular RAG 的优势
| 维度 | Advanced RAG | Modular RAG |
| 模块灵活性 | 中等，可扩展性有限 | 高，可动态组合与替换 |
| 工程适配性 | 定制较难 | 易与现有系统集成 |
| 维护与升级 | 模型修改牵一发动全身 | 支持局部迭代、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 | 实验性质强 | 支持生产部署与 DevOps 流程 |
四、未来方向
- 模块自动选择（Module Auto Orchestration）：借助 Agent 或元学习机制，让系统根据任务动态选择模块组合路径。
- 跨模型协同（Multi-LLM Fusion）：支持多个语言模型协同工作，如使用专精模型处理摘要，使用通用模型处理问答。
- 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（如知识图谱）与非结构化检索内容的融合。
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