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2025-08-30 16:40:11 0 举报AI智能生成
RAG
作者其他创作
大纲/内容
RAG检索增强生成
知识库
提升检索效果和生成质量
切的对
目标
文档语义切分（解决“信息碎片化”问题）
核心问题
传统按字符/固定长度切分（如每 500 字符一刀切）会破坏文本的语义完整性，导致检索时召回无关片段。
智能切分方案
按语义边界切分
识别自然段落、标题、列表项等逻辑单元（如用 \n\n分隔章节），避免切断连贯描述 。
例：法律条款中的“除外责任”需整段保留，若从中切断可能丢失关键条件
重叠补偿机制
设置 chunk_overlap=100（相邻片段重叠 100 字符），确保上下文衔接
Agent 辅助复杂文档
对大模型输入文档，生成分段建议（如“从以下位置切分可保持语义完整”），解决表格、代码等特殊内容
产品落地建议
工具选择
LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter（按分隔符递归切分）。
避坑
chunk_size过大（>1000）会导致 Embedding 稀释；过小（<200）则信息不完整
排的准
目标
混合检索 + 重排序（解决“相似≠相关”问题）
核心问题
单一向量检索可能召回语义相似但实际无关的内容（如“鼠标故障”召回“鼠标生物学研究”）
优化策略
混合检索（Hybrid Retrieval）
向量检索：捕捉语义相似性（例：“电脑卡顿” ≈ “系统运行缓慢”）
关键词检索（BM25）：精准匹配术语（例：“Error 404” 严格匹配日志文档）。
融合方案：各取 Top 30 结果 → 合并去重 → 输入重排模型 。
重排序（Rerank）
用 Cross-Encoder 模型（如 bge-reranker-base）对候选片段做精细相关度打分
# 伪代码示例
scores = reranker(query, [chunk1, chunk2, ...])
top_chunks = sorted(chunks, key=scores, reverse=True)[:3]
产品落地建议
开源方案：Sentence-Transformers 的 Cross-Encoder 模型，低延迟场景用轻量版 ms-marco。
数据思维：监控“检索召回率”与“生成答案准确性”的关联性，调整混合权重 。
喂的巧
目标
Prompt 工程引导引用（解决“知识不利用”问题）
核心问题
LLM 可能忽略检索到的内容，依赖自身知识生成错误答案（即“幻觉”）
引导策略
结构化 Prompt 模板
强制声明知识来源
你是一名客服助手，请严格基于以下知识回答：
【知识片段】
1. {chunk1}
2. {chunk2}
用户问题：{query}
添加约束指令
“若知识未覆盖问题，回答‘暂无信息’”
引用增强（Citation Boosting）
在知识片段前添加标识符（如 [1]），要求 LLM 在答案中标注来源（例：“据文档 [1]，建议重启设备”）
长度控制
设置 CONTEXT_WINDOW=3500避免超出 Token 限制导致尾部截断
产品落地建议
测试工具：用 LangSmith 追踪 Prompt 各片段对生成结果的影响权重 。
风险防控：知识冲突时（如新旧版本文档），添加优先级规则（例：“以 2023 年新版为准”）
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