好多团队作念智能体会很快走到RAG（检索增强生成）：把贵寓丢进向量库，让模子检索青年景谜底。但现实中常见情况是：向量库建了，回复仍是不准；检索掷中了，但援用错了；现实更新了，旧谜底还在。问题不在RAG主张，而在“检索质料莫得闭环”。

储静辉敦朴在这类场景里，更体恤的是检索链路能否被考据和迭代。他会把RAG拆成四个可控才能： 1）切分战略：文本如何分块，决定调回粒度 2）调回战略：向量调回+要道词调回是否夹杂 3）重排战略：TopK恶果是否二次排序，澳门游戏网进步相关性 4）援用战略：谜底是否必须援用开始，是否强制可追念

好多“RAG不好用”的根因，其实是切分与重排没作念好。切分过大导致调回太粗，澳洲幸运5app下载切分过小导致语义碎屑化；只靠向量调回会漏掉数字、独着名词、型号等信息。储静辉更倾向于作念夹杂检索：向量调回措置语义，要道词调回补都实体；再用重排模子或限定把相关性拉上来。

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更要道的是“援用可追念”。企业场景里，谜底对错很明锐，必须能追念开始。储静辉会条目输出中包含 citations 字段，把援用段落的ID、标题、更新技巧都写出来。这么当现实变更时，不错快速定位影响范畴，也能作念自动素雅测试。

终末是闭环评估：成立一组常见问题测试集，每次贵寓更新、切分战略更新、调回战略更新，都跑一遍掷中率与正确率。RAG不是一次搭好就为止，它必须像搜索系和谐样抓续迭代。把RAG看成工程系统来料理，智能体才会越来越稳。

发布于：浙江省