背景信息
你有没有遇到过这样的场景？当你向智能助手提问：“某科技公司为何突然更换高层领导？” 它却给出模棱两可的回答，甚至答非所问。这正是许多企业在搭建知识库时遭遇的困境——看似智能的AI，实则像拿着百科全书却不会查资料的"书呆子"。
这个难题在制造业、金融业等领域尤为突出。某新能源车企的知识库日均更新200+技术文档，质检部门的员工每天要花3小时处理重复咨询；某三甲医院的临床指南数据库包含5000+诊疗规范，年轻医生检索有效信息的效率却不足50%。这些场景催生了RAG技术的广泛应用，但简单的文档堆砌远不能解决问题。那么什么是RAG？
RAG
什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，是一种利用预先检索知识库来增强大模型生成能力的方案；简单来讲，对于大模型在业务上的落地来说，我们用的大模型一般都是较好的开源通用大模型，但通用大模型只有通用的归纳总结能力，并没有对领域问题回答的能力。因此，实际落地时如何让大模型能领域化回答问题，有两种方案，一种是用领域化数据再去训练和微调，另一种则是外接领域化知识库，对用户提问先检索知识库再由大模型生成回答。
RAG技术的知识难题
为什么说智能问答"胡说八道"？这主要是源于大模型并没有理解灌入模型的知识，大模型去总结很多文档时缺乏一些领域内常识，又在杂乱的文档中进行生成，会有较多幻觉。正如一个没有常识的人，看了点看似相关可能无关的只言片语，再结合自己的似是而非的理解，也就很难不胡说八道。那么如何来提高AI 智能问答的准确性，有哪些知识难题需要克服呢？
尽管RAG技术在理论上看起来很有前景，但在实际应用中，尤其是在需要高精度回答的场景中，简单的RAG系统往往效果不佳，存在我们常说的”胡说八道“感。这种问题可以从以下几个方面来理解。
分块矛盾
RAG技术中，文档分块就像切菜，如果切得太碎（小分块），虽然方便快速找到零散信息（检索精准），但炒菜时（生成回答）会发现食材零散，缺少连贯性；如果切得太大（大分块），虽然能保留完整段落（生成参考信息多），但找特定调料（检索关键词）时会费时费力。更麻烦的是，有些菜谱的关键步骤刚好分布在两块交界处（语义被分块切断），导致AI要么漏掉关键信息，要么把不相关的片段拼在一起，回答起来前言不搭后语。这种“一刀切”的分块方式，让RAG在精准度和上下文连贯性之间左右为难，最终影响回答的质量。
知识缺失
那么即使上面的分块问题得到解决，当遇到这种情况又该如何：知识不存在于任何一个分块里。就像玩“拼图寻宝”，答案可能碎在多个文档角落，但是又不在具体某个文档里，这就需要AI具备跨文档推理能力；领域知识缺口就像“工具箱少螺丝刀”，必须额外补充专业知识；历史经验未结构化则像“备忘录没归档”，导致AI反复犯同样的错。解决这些需要更智能的检索算法、领域知识库构建，以及自动化知识更新机制。
相互冲突
还有一种情况就是，知识本身不清晰或者是不同的文档中对相似问题的诠释不同。比如你检索到的知识可能存在不一致或模棱两可的情况，导致大模型生成错误或幻觉。
RAG知识优化实践
针对上面提到的三种RAG的知识难题，改如何进行优化呢？
分块优化
针对不同的文档，需要采取不同的策略，基本上就是：先结构化分割-对大chunk再长度分割-对小chunk进行结构化合并” 的分块策略。首先通过递归解析标题层级，将文档切分为最小标题单元（Sentence），再根据内容长度对长块二次分割（Segment），最后从最低级标题向上归并相邻小块形成完整语义块（Block）。
这个过程类似拼图游戏——先拆解精细零件，再按逻辑重组板块，确保每个知识块既保留原始结构信息，又避免因强制分块导致语义断裂。在检索时，我们进一步将块粒度解耦为句子级（精准匹配）、段落级（语义重组）和结构化块级（上下文扩充），相当于给大模型配备了从"显微镜查细节"到"望远镜观全局"的多重视角，有效解决了传统分块在检索精度与生成连贯性之间的矛盾。
缺失优化
在解决领域知识缺失的问题时，可以通过以下方面手机整理领域知识教给大模型，但是也同样有难处。首先，由于领域数据收集难度高，因此需要业务团队耗费大量精力整理高质量内容，且需与通用数据进行混合配比才能保证效果，这对资源有限的团队来说难以持续。其次，不同行业或研发平台的领域概念差异巨大，若为每个平台单独定制微调模型并部署，硬件成本和管理复杂度都超出承受范围。更关键的是，大模型迭代速度极快，频繁更新模型版本既不现实又难以带来显著收益。因此，是否可以通过显式注入领域知识来弥补模型本身的不足，例如构建领域知识图谱或建立专用知识库，尽管这种方式仍需人工介入维护，但在当前资源条件下是最可行的折中方案。
冲突优化
在处理知识库冲突时，是否可以通过双重标签体系（时间/阅读量等天然属性+业务人工标记）为文档赋予优先级，同时可以将优先级信息融入大模型决策流程：在检索阶段通过Prompt引导模型主动筛选高优先级文档作为参考依据，而非直接干预检索排序；在生成阶段要求模型先声明参考文档的筛选逻辑（如"优先采纳2023年最新修订的技术规范而非2021年旧版"），通过增强模型自我解释能力间接缓解知识冲突。这种"软性引导"策略使模型在面对冲突知识时，优先采信权威来源（如官方公告）或高频访问文档（如运维手册），从而将智能问答的答案置信度提升，同时避免了硬性调权带来的检索偏差问题。
未来展望
总的来说，检索增强生成 RAG 是会有目前可预见的这些局限和困难，但是在AI 智能问答上面，RAG的引入确实可以很大程度的提升智能问答回答的准确性。后续，随着对检索增强生成 RAG 技术的不断探索，持续优化，智能问答的精准性也将不断提升。后续也可以考虑在对历史会话的价值挖掘，通过升级问答对抽取模型、构建智能分析引擎，将冗长的多轮对话自动转化为结构化知识库，并挖掘高频问题模式，形成可复用的知识模块；同时也可以考虑探索多模态知识融合，突破纯文本限制，研发图文解析技术将图纸、流程图等非结构化载体转化为可检索的知识单元，同时打通文档链接背后的深层内容，让AI不仅能"看到"图片链接，更能"理解"图表数据，真正实现跨模态知识检索与生成。