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AI 成本控制

知识库 RAG 不是越大越好:如何做引用与可信输出

真正影响体验的是检索质量、引用呈现与错误兜底。

更新时间:2025-12-25

RAG 的目标是“可追溯”。当用户能看到来源、能理解为什么这么回答,他对结果的信任会显著提升。真正影响体验的不是“库有多大”,而是检索质量、引用呈现与错误兜底。

三件事让 RAG 变得可信

  • 分段与清洗:把文档切到可检索的粒度,去掉噪音
  • 引用展示:回答里附带来源片段(必要时可跳转)
  • 失败兜底:检索不到就明确说“找不到”,给出下一步建议

分段的经验法:别让 chunk 变成摘要

  • 以“问题能被回答”为粒度切:FAQ、步骤、条款、定义
  • 保留标题与层级:让检索结果自带上下文
  • 去噪:目录、页眉页脚、重复水印会污染召回

引用怎么展示,用户才会看

  • 给“证据”而不是给链接:展示 1–3 句原文片段
  • 一条结论对应一条引用:别把所有引用堆到末尾
  • 允许展开/跳转:对关键场景提供“查看原文”

失败兜底比“硬编”重要

  • 明确说找不到:不要编造不存在的来源
  • 给下一步:建议用户上传资料/换关键词/选择分类
  • 记录缺口:把“搜不到的问题”变成下一轮知识更新清单
一句话也行,我们来收敛成可卖版本

把想法说清楚,我们把它做出来。

一句也行。我们会把它收敛成可做、可卖、可上线的版本。先出原型,再做测试版,再投产上架——每一步都有交付物。

你不需要会写代码。你只需要知道你想解决谁的什么问题。