AI 智能体的 RAG 检索链路设计

AI 智能体的 RAG 检索链路设计

在近期的项目沟通中，RAG 检索 被越来越多客户提及。它看似是技术选择，实际上牵涉业务边界、团队协作与长期维护方式。RAG 的效果往往不取决于模型，而取决于文档切分、召回策略与重排序环节。

实践中常见的偏差，是把演示效果当作交付标准。真正可上线的系统还需要考虑权限、异常流程、数据迁移与运维监控。

关键要点

• 按语义段落切分而非固定字数
• 混合关键词与向量召回
• 设置引用来源与置信度阈值

我们在交付时会把接口规范、部署说明与验收清单同步提供给客户团队，确保系统上线后仍可独立维护与持续迭代。