LangGraph 里做 RAG，三种架构怎么选

LangGraph 很适合拿来做 RAG，但要先说清楚一件事：LangGraph 不是专门的 RAG 框架，它更像一个把检索、生成、验证、人工介入串起来的编排/runtime 层。

所以，当我们讨论“LangGraph 里怎么做 RAG”时，真正要回答的不是“要不要用某个固定框架”，而是“你的 RAG 流程应该是线性的、由模型决策的，还是带校验回路的”。

LangChain 的检索文档里，把 RAG 归纳成了三种很典型的架构：2 步 RAG、Agentic RAG、Hybrid RAG。这三种都可以放进 LangGraph 里实现，只是控制方式不同。

下面我把它们拆开讲清楚，并且给你看每种方式在 LangGraph 里的示意性实现结构。

先给结论

• 2 步 RAG：检索一定先于生成，结构最简单，适合 FAQ、文档问答、固定知识库场景。

• Agentic RAG：由模型决定何时检索、检索几次、要不要换工具，灵活度最高，适合研究助理、多工具系统。

• Hybrid RAG：在检索前后都加上增强与验证，兼顾控制力和灵活性，适合对答案质量更敏感的业务系统。

如果只想先把系统跑起来，2 步 RAG 往往是起点；如果你想让模型自己决定检索节奏，可以看 Agentic RAG；如果你既要稳定又要质量控制，Hybrid RAG 往往会是一个常见选择。

一、2 步 RAG：先检索，再生成

2 步 RAG 是最直观的做法：用户提问之后，先检索相关上下文，再把上下文交给 LLM 生成答案。

它的优点是路径短、延迟可预测、调试容易。大多数常见的 FAQ、知识库问答、制度查询，都是这个结构。

在 LangGraph 里，它通常就是一个很清晰的两节点流程：retrieve -> generate。

from typing import TypedDict from langgraph.graph import StateGraph, START, END class RAGState(TypedDict): question: str docs: list[str] answer: str def retrieve(state: RAGState): docs = retriever.get_relevant_documents(state[“question”]) return {“docs”: [d.page_content for d in docs]} def generate(state: RAGState): context = “\n\n”.join(state[“docs”][:3]) prompt = f"问题：{state[‘question’]}\n\n上下文：{context}" return {“answer”: llm.invoke(prompt)} builder = StateGraph(RAGState) builder.add_node(“retrieve”, retrieve) builder.add_node(“generate”, generate) builder.add_edge(START, “retrieve”) builder.add_edge(“retrieve”, “generate”) builder.add_edge(“generate”, END) graph = builder.compile()

这类实现里，你可以用 LangChain 自带的 retriever、向量库、文档加载器，也可以换成 LlamaIndex 的 retriever 或 query engine。对 2 步 RAG 来说，关键不是用谁，而是检索一定在生成之前。

二、Agentic RAG：让模型决定何时检索

Agentic RAG 的核心变化是：检索不再是固定前置步骤，而是由智能体在推理过程中决定的动作。

比如模型先判断“我是不是需要外部知识”，如果需要，再决定用什么工具、查几次、查完后要不要继续追问。

这类结构的优势是灵活。它适合多工具研究助理、需要动态规划的知识工作流、或者“先想一想再查”的场景。

在 LangGraph 里，它常见的形态是：模型节点和工具节点形成循环，模型根据状态决定下一步是否调用检索工具。

from langchain.tools import tool @tool def search_kb(query: str) -> str: return knowledge_base.search(query) def agent_step(state): # 伪代码：让模型决定是否需要检索 decision = llm.invoke( f"判断是否需要检索。问题：{state[‘question’]}" ) return {“answer”: decision} def retrieve_tool(state): result = search_kb.invoke(state[“question”]) return {“tool_result”: result}

在真实项目里，这个“工具”可以是任何能检索外部知识的能力：

• LangChain retriever

• LlamaIndex query engine

• 公司内部搜索服务

• Web 搜索工具

所以 Agentic RAG 不是“必须上某个框架”，而是“让检索变成模型可调度的工具”。

三、Hybrid RAG：加查询增强、验证和回路

Hybrid RAG 更适合那些需要更多控制点的生产场景。它不只做“查一下就回答”，而是在前后都加了控制步骤：

• 先增强 query

• 再检索

• 再检查检索是否足够

• 生成后再检查答案质量

• 不够时再回到前面重试

这类结构适合对准确率、可解释性、引用质量要求更高的系统，比如领域问答、客服知识库、内部研究助手。

在 LangGraph 里，Hybrid RAG 的优势特别明显，因为它天然就是状态机：可以把“改写查询”“检索验证”“答案验证”都变成节点。

from typing import TypedDict class HybridState(TypedDict): question: str rewritten_question: str docs: list[str] retrieval_ok: bool answer_ok: bool answer: str def rewrite_query(state: HybridState): rewritten = llm.invoke(f"把问题改写得更适合检索：{state[‘question’]}“) return {“rewritten_question”: rewritten} def retrieve(state: HybridState): query = state.get(“rewritten_question”) or state[“question”] docs = retriever.get_relevant_documents(query) return {“docs”: [d.page_content for d in docs], “retrieval_ok”: len(docs) > 0} def generate(state: HybridState): context = “\n\n”.join(state[“docs”][:3]) answer = llm.invoke(f"根据上下文回答：\n{context}\n\n问题：{state[‘question’]}”) return {“answer”: answer}

真正的 Hybrid RAG 往往还会再加一步：答案验证。比如检查答案是否真的基于检索证据、是否需要重新检索、是否需要人工审核。

这也是为什么有些生产系统会从 2 步 RAG 逐步加入查询增强、验证与回路，演变成更偏 Hybrid 的结构：不是因为前者不能用，而是因为后者更适合把“能答”推进到“答得稳”。

三种架构怎么选

如果你的任务是文档 FAQ、制度问答、产品说明这类问题，2 步 RAG 往往就够了。

如果你的任务更像“智能体去查资料、查工具、自己决定查不查”，那就用 Agentic RAG。

如果你的任务对正确率、引用、可回退和质量控制更敏感，那就用 Hybrid RAG。

在部分团队的实践里，这三种结构也可能呈现出一种从简单到复杂的演进关系，但这不是唯一顺序：

1. 先用 2 步 RAG 跑通基础问答

2. 再把固定检索改成可决策检索，进入 Agentic RAG

3. 最后补上查询增强、验证和回路，收敛成 Hybrid RAG

LangGraph 在这里到底扮演什么角色

LangGraph 的价值，不是“它自己就是 RAG”，而是它可以把这三种架构都变成清晰的状态流：

• 2 步 RAG 里，它负责固定流程

• Agentic RAG 里，它负责工具调用和循环决策

• Hybrid RAG 里，它负责增强、验证、回退和重试

所以，更准确的一句话是：LangGraph 负责把 RAG 的流程做成可控的图，而 RAG 的知识层可以来自 LangChain 组件、LlamaIndex，或者你自己的检索服务。

结尾

如果把 RAG 做成一个工程系统，最重要的不是“选哪个框架最强”，而是先判断你要的是哪一种架构：

• 检索固定前置，还是由模型动态决定？

• 要不要验证？要不要回路？

• 要不要把检索能力做成独立工具或服务？

LangGraph 很适合做这些选择的编排层。至于 RAG 的知识层，LlamaIndex 只是一个很好的选项，但它从来不是唯一答案。

​最后

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