公開分享，突破開源RAG短板的5大關鍵策略！
在 AI 蓬勃發展的時代，智能問答助手已深度融入我們的工作與生活。
但不同智能助手的表現參差不齊，有的常常含糊其辭、答非所問；有的卻精準流暢，宛如行業專家。
其實，這一巨大差距的根源，在于是否應用了RAG（檢索增強生成）技術，以及是否攻克了RAG技術的關鍵瓶頸。
開源RAG的優勢和短板
RAG技術改變了傳統的智能問答模式。傳統模式需把大量文檔納入大模型訓練，成本高、耗時久，知識更新還得重新訓練，效率低下。
RAG 技術則在大模型外構建獨立文檔檢索系統。用戶提問時，系統先從文檔庫精準篩選相關片段，再與問題一同輸入大模型生成回答。
使企業無需大規模訓練大模型，就能快速運用最新文檔知識，大幅提升響應速度與回答準確性，降低企業知識管理成本和維護難度。
RAG技術示意
然而，開源 RAG 技術也存在顯著局限。
#在文檔切分上，面對含多層級標題、交叉引用、嵌套段落等復雜結構的專業文檔，只能依靠簡單規則按固定字數或段落切分，致使片段過長含冗余或過短致語義破碎，影響大模型對核心要點的把握，降低問答質量；
#向量召回策略先天不足，僅 60 - 70% 的文檔召回命中率，導致大量相關文檔遺漏，限制大模型生成回答時的參考信息，削弱回答全面性與準確性；
#檢索重排環節，缺乏有效機制精準判斷召回片段與用戶問題的語義相關性，僅靠基礎方式排序，面對隱晦問題無法將關鍵內容前置，使大模型因參考信息無序難以生成條理清晰、針對性強的答案。
突破開源RAG短板的5大關鍵策略
01創新性切分算法重塑回答精準度
深度語義與結構分析：金現代自研了一套切分算法，將其應用在小金智問智能問答平臺當中。與市面上常規切分算法不同，它突破了僅以段落、句子為依據的刻板模式。
通過實踐驗證以及眾多客戶的真實反饋，該算法能夠深入到文檔結構與語義層面，充分利用大綱、目錄、章節、標題等多維度關鍵信息，對文檔進行精準切分。
在處理文檔時，它能精準把握段落邏輯與內容關聯，確保切分后的文本片段長短適宜，語義連貫且完整。
這種切分方式為智能問答提供更優質、準確的信息輸入，大幅提升了智能問答的準確性。
表格與公式解析突破：針對文檔中的表格和公式，金現代研發了基于類HTML 解析語法的表格理解增強技術（已申請專利）。
這一技術能夠幫助大模型更準確地理解表格中數據的真實語義。
以差旅報銷住宿標準為例，大模型借助該技術可以清晰地識別各數據所代表的指標以及數據之間的關聯，準確回答諸如 “北京出差的住宿標準” 等針對表格的復雜問題。
表格解析示意
02自主召回策略擴大知識覆蓋
開源 RAG 技術的向量召回策略，其召回文檔命中率在 60 - 70%。
金現代采用自研的向量召回 + 關鍵詞召回的多路召回策略，成功將召回的文檔命中率提升至 85% 以上。
向量召回通過優化向量空間模型，更精準地計算語義相似度；關鍵詞召回則基于對文檔內容的深入詞法、句法分析，精準提取關鍵信息。
這一創新策略大大擴充了大模型在生成回答時可參考的知識范圍，為提供更全面、準確的回答奠定了堅實基礎。
03智能檢索重排優化信息呈現
金現代引入檢索重排（Rerank）技術，并采用 Cross - Encoder 模型對召回片段進行二次排序。
該模型能夠聯合編碼查詢問題與召回文檔片段，精準捕捉二者之間的語義相關性，使更相關的片段排在更靠前的位置。
使得大模型生成的回答更具針對性和準確性，有效避免了無關或低相關信息對回答的干擾。
04可視化切分配置滿足個性需求
為滿足企業多樣化的個性需求，金現代提供了可視化切分配置方法。
在實際操作中，切分方案可能因業務變化、文檔更新等因素出現不合理的情況。有了可視化切分配置，企業無需擔憂復雜的技術流程或依賴外部技術支持。
通過直觀的操作界面，可自主完成對切分片段的編輯、修改、合并等操作，高效解決切分不合理的難題，保障知識管理工作順暢推進。
05嚴密權限控制保障數據安全
金現代擁有一套完整的權限控制體系，這意味著傳遞給大模型的知識均經過嚴格的權限過濾。
以一個擁有多個部門的企業為例，市場部員工僅能訪問與市場業務相關的文檔，研發部員工只能查看研發相關資料。
即使大模型功能強大，也無法獲取超出員工權限范圍的知識，從根本上杜絕了數據泄露的風險。
金現代將以上技術應用在小金智問智能問答平臺中，目前已在多家客戶的實際業務場景中成功落地，具有高準確性、強安全性、低成本的顯著優勢。未來，金現代會持續提供高效、精準的智能化服務，為企業的持續創新與發展賦能。