Делюсь хорошей репкой с примерами различных RAG подходов:
https://github.com/mistralai/cookbook/tree/main/third_party/langchain

В примерах также объединяют все три подхода: Corrective RAG, Self-RAG, Adaptive RAG
- Corrective-RAG (CRAG) подход, в котором ответ обогощается контекстом из поискового запроса, если выдача из БД ничего не дает
- Self-RAG - подход, в котором агент проверяет качество ответа, прежде чем выдать финальный. Иначе, пытается перегенерить ответ.
- Adaptive RAG - подход, в котором изначально, выбирается более релевантный RAG (например, поиск или Vector DB)

t.me/webapparch