深入理解企业级RAG原创

上下文窗口越来越大，Rag是不是该淘汰了？恰恰相反，做企业AI的团队反而投入的更深了。Rag就是先翻资料，再回答文档，切成切片，做成向料，提问时用向量检索，找出最相关的几段，再让大模型照着回答，并标出出处。那全塞进长上下文呢？塞得越多，注意力越分散，中间的信息最容易被忽略，成本还非线性上涨，好比整本书摊在桌上，反而找不到那一页。难点先在文档解析跨页表格合并单元格扫描键。传统OCR很容易读乱AP，先判断页面复杂度，简单页走OCR快车道，复杂页交给多模态大模型在AAPP里，文档导入知识库，自动学习答案，下面直接带上引用的知识片段。传统Rag还有5个短板，单跳检索多部问题达一半，切片碎片化统计题。比如湖南。

该有多少家门店？向量检索帮不上，新旧法规共存，可能召回旧版，还有被动检索，不管需不需要都查一次。解法是agetic rag检索变成智能体手里的工具。说白了就像会查资料的人，没找到就换个说法，换个库，再查统计题，走NLSQL，把问题翻译成SQL，下推到客户自己的数据库执行业务数据不落地，好比只借地图不搬仓库。新旧法规靠时效性检索，按生效时间过滤型号批号，先做原数据过滤，没权限的资料召回时就被挡在外面。这5个短板和解法就是一张企业rag避坑清单，收藏起来以后你会用上，再往深处用小切片定位，再沿文档结构拼出完整上下文，在检索和生成之间加一层证据决策层过期的冲突的片段，先拦下，相当于答题前先过安检，还有回归。

评测线上答错的问题自动进评测集，每次改版都回归一遍，就像错题本。Rag没有被长上下文取代，它正在长成agent的数据底座。关注我，带你持续了解AI第一手信息。