请解释 Spring AI 中模块化 RAG 架构的构成，并分别说明预检索、检索和后检索这三个阶段的主要职责是什么？

回答思路

1. 【回答框架 1】模块化 RAG 架构将检索增强生成流程拆分为多个独立阶段，预检索阶段负责查询优化，如查询重写、扩展、路由等，旨在提升查询表达和检索效率。
2. 【回答框架 2】检索阶段执行实际的信息获取，包括选择合适的向量数据库、构建检索器，并利用相似度计算或混合检索方式召回相关文档片段。
3. 【回答框架 3】后检索阶段对检索结果进行重排序、去重和上下文压缩，过滤不相关信息，并将有效段落组织成适合大模型生成的上下文。
4. 【回答框架 4】Spring AI 通过接口和抽象将各阶段解耦，便于开发者定制替换，同时提供默认实现，保持开箱即用与灵活性。
5. 【关键点 1】模块化 RAG 将流程分为预检索、检索、后检索三个阶段，各阶段职责清晰。
6. 【关键点 2】预检索通过查询改写和路由优化提升召回质量。
7. 【关键点 3】后检索通过重排序和上下文压缩增强生成质量。
8. 【易错点 1】误以为检索阶段只涉及向量相似度，忽略混合检索和多路召回的价值。
9. 【易错点 2】忽略各阶段之间的数据流和依赖关系，导致优化策略失当。