RAG 知识库搭建指南

RAG是什么

RAG(Retrieval-Augmented Generation)让AI基于你的私有数据回答问题。原理：用户提问→从知识库检索相关内容→将检索结果+问题一起发给AI→AI基于检索内容生成回答。解决了AI幻觉和知识过时的问题。

文档处理流程

收集文档（PDF/Word/网页/数据库）→文本提取→清洗格式化→分段切片（Chunking）→向量化（Embedding）→存入向量数据库。分段策略很关键：太大检索不精确，太小缺少上下文。建议200-500字一段，保留段落完整性。

检索优化技巧

提升检索准确率：混合检索（向量+关键词）、重排序（Reranking）、查询改写（将用户口语化问题转为检索友好的表述）。设置相似度阈值过滤不相关结果。对检索结果去重和排序。

零代码搭建方案

推荐平台：Dify（开源，支持私有部署）、FastGPT（国内团队，中文优化好）、Coze（零代码，多渠道发布）。基本流程：上传文档→自动处理和索引→配置AI模型→测试问答效果→发布为API或网页。

质量评估和优化

评估指标：回答准确率、检索召回率、用户满意度。常见问题：回答不相关（检索策略问题）、回答不完整（分段太小）、回答有幻觉（提示词约束不够）。持续收集bad case优化知识库和检索策略。