RAG的基本流程，也就是檢索增強生成?？雌饋砗唵?，但實際優(yōu)化起來可能有很多細節(jié)需要注意。提升RAG效果需要像拼積木一樣，把每個環(huán)節(jié)拆開針對性優(yōu)化。下面分享一些實戰(zhàn)中驗證過的策略：

數(shù)據(jù)預(yù)處理是基本功，但多數(shù)人沒做透

1. 文檔切割別一刀切：根據(jù)內(nèi)容類型調(diào)整分塊大小。比如技術(shù)文檔按函數(shù)說明切割（200字），新聞按段落（500字），用滑動窗口避免關(guān)鍵信息被切斷。
2. 清洗要下狠手：刪廣告語、亂碼、重復(fù)段落。見過某企業(yè)知識庫30%內(nèi)容都是”點擊下一頁”，這種噪聲比數(shù)據(jù)不足更致命。
3. 給文檔打標簽：人工標注太貴？用規(guī)則+小模型自動打標簽（如：合同類/技術(shù)類/客服對話），檢索時用標簽過濾，準確率立竿見影提升

檢索階段最容易挖潛

1. 多路召回策略：同時用3種方式檢索（關(guān)鍵詞+向量+語義），就像買菜多逛幾個攤位。某電商用關(guān)鍵詞找商品ID+向量找相似描述，召回率提升40%
2. 重排序別偷懶：BM25粗排后，加個輕量級CrossEncoder精排。相當于先海選100個，再讓資深HR面談挑5個最優(yōu)的
3. 上下文改造術(shù)：檢索時把問題改寫成”答案可能包含XX關(guān)鍵詞”，比如把”怎么退費”改寫成”退款流程步驟”

   生成階段要耍點小心機

4. 提示詞加開關(guān)：在prompt里埋暗號，比如”若信息不全就明確說不知道”。實測某金融場景幻覺率從35%降到12%
5. 答案模板庫：高頻問題預(yù)存標準回答框架，比如投訴回復(fù)=致歉+處理流程+聯(lián)系方式，生成時填空就行
6. 讓模型自己反思：第一版答案生成后，讓模型自己挑刺：”這段話哪里可能不準確？”，迭代修改2-3次

持續(xù)優(yōu)化的秘密武器

1. 埋點收集badcase：用戶點”不滿意”時，自動截取當前query和上下文，建個優(yōu)化池重點攻克
2. AB測試分層做：新策略先在20%客服對話用，效果達標再推全量。見過某公司同時跑5種分塊策略對比
3. 冷啟動救急法：先用規(guī)則引擎覆蓋TOP100高頻問題，RAG處理長尾問題，混合架構(gòu)更穩(wěn)妥

業(yè)務(wù)結(jié)合才是王道

• 客服場景：把用戶問題分類（咨詢/投訴/查詢），每類用不同prompt模板
• 法律場景：給法條加時效性元數(shù)據(jù)，檢索時自動排除廢止條款
• 醫(yī)療場景：結(jié)構(gòu)化病歷數(shù)據(jù)，把”患者主訴頭疼”拆解成癥狀關(guān)鍵詞

最后說個大實話：沒有能照搬的通用方案。某物流公司把分塊大小從512調(diào)到768，效果提升比換模型還明顯。關(guān)鍵是多做實驗，記錄每次改動的影響，像老中醫(yī)把脈一樣慢慢調(diào)出最適合自己業(yè)務(wù)的”藥方”。