RAG 检索增强生成最佳实践

RAG 检索增强生成最佳实践RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过在生成前引入检索阶段，使模型具备“查阅资料”的能力，更适合需要事实性与可追溯性的业务场景（知识问答、文档助手、客服等）。本文从架构、数据、检索、生成与评估五个方面给出落地实践指南。一、系统架构分层设计：`数据源 → 预处理与切分 → 向量化与索引 → 检索 → 上下文组装 → 生成 → 反馈与评估`。明确定义接口：嵌入、检索、排序、生成、评估模块解耦，便于替换与升级。观测与回溯：保留请求、检索结果、生成输入与输出日志，支持后续审计与优化。二、数据与切分面向问答优化切分：按语义段落切分，保留标题、表格与列表的结构信息，避免机械定长切分导致语义断裂。归一化与去噪：去除冗余、提取正文、保留关键元数据（来源、时间、作者）。版本化：数据更新需触发增量重建与回收策略，保证索引与来源一致性。三、嵌入与索引模型选择遵循领域适配：优先选用在相似语料上表现稳定的嵌入模型；必要时进行小规模对比评估（语义相似度、召回率）。向量数据库选型关注：写入与查询延迟、ANN 索引类型（如 HNSW、IVF 等）的适配性、水平扩展能力与一致性需求。元数据检索结合：在向量召回基础上叠加结构化过滤（时间范围、来源标签、权限）。四、检索与重排Top-k 控制与多路检索：根据问题类型动态调整检索深度；必要时组合 BM25 与向量检索提升召回全面性。语义重排（rerank）：在初召回上使用更强语义模型进行相关性重排，提高上下文命中质量。去重与覆盖：避免高度相似片段重复进入上下文，保证信息多样性与覆盖度。五、上下文组装与提示结构化上下文：以“标题+摘要+关键段落+来源链接”的结构组织，减少冗余文本对生成的干扰。提示模板要明确：提供角色、任务目标、引用规则与回答格式；对无法回答的情况给出稳健退路（如返回来源与建议）。引用规范：输出中标注来源与片段标识，支持可追溯性与人工复核。六、生成与安全性控制生成范围：用系统提示限制回答只基于提供上下文，避免幻觉扩散。敏感信息防护：对上下文与输出做泄露检测与敏感词审计，遵循最小权限原则。失败重试策略：在检索为空或生成失败时，采用回退路径（扩大检索范围、提供澄清问题）。七、评估与持续优化离线评估：构建标注集，评估召回质量、回答正确性与引用准确率；采用任务相关指标（如准确率、覆盖率）。在线监控：跟踪用户反馈、问题复现率、满意度与人工复核结果，形成闭环。迭代策略：根据错答与漏答类别优化数据源、切分、检索与提示。适用场景知识库问答、企业文档助手、法规合规检索、技术与产品支持等需要事实可追溯的应用。注意事项所有技术选择以稳定性、可维护性与数据一致性为前提。评估与观测必须内建，避免“黑箱”难以调优。分类、关键词与描述已与正文保持一致性，便于统一管理与发布。