RAG怎么搭？记住三条链路。第一条是文档入库：采集文档→解析清洗→文本切块→生成向量→保存文本和元数据→建立索引。第二条是在线问答：用户提问→问题改写→权限过滤→关键词和向量召回→结果重排→把相关资料交给大模型→返回答案和引用。第三条是持续维护：文档更新→删除旧版本→增量入库→运行评测→监控错误答案。做第一版时可以这样设置：文本块先从300到600个中文字符开始测试。向量和关键词分别召回10到20条。重排后保留3到5条交给大模型。准备30到100个真实问题评估效果。最容易踩的坑有三个：文档过期却没有更新。只做向量检索，搜不到错误码和产品编号。正确资料没找到，却一直修改大模型提示词。RAG不是简单的“向量数据库加大模型”。真正可用的RAG必须有混合检索、权限过滤、引用来源、资料不足时拒答，以及持续评测机制。
发布于 四川
分享
评论
1
未登录
友善发言
评论
加载中
