RAG答错别急着换模型，90%的问题出在检索链路这3个环节_IT互联网

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2. 从0搭AI知识库问答，踩平这7个坑我从0搭过一套AI知识库问答，第一版准确率只有40%，被业务当场打回。后来一个个填坑，干到90%。扎心事实：朴素RAG的失败率高达40%——答不准真不是模型笨，是这7个地方没做对👇 📍坑1 分块切错切太大塞噪声、切太小断语义。坏分块=必败，后面再强也救不回。 ✅ 层级分块：父块1500 / 子块300 / 重叠60 📍坑2 只用向量，不做混合检索专有名词、编号、缩写纯向量召不回（搜"A8-Pro"它觉得跟啥都不像）。 ✅ 向量+关键词(BM25)混合，各召回top20再合并 📍坑3 没加重排rerank 召回一堆，最相关的排第8第9，塞不进上下文=白召回。 ✅ 召回后cross-encoder重排，取前3-5 📍坑4 文档没清洗、解析烂 PDF表格/扫描件解析成乱码，垃圾进垃圾出。 ✅ 先解析清洗、表格专门处理，再入库 📍坑5 检索不到也硬答没引用没兜底=幻觉重灾区。 ✅ 强制带引用 + 检索分低就回"知识库里没有"，别编 📍坑6 文档更新了，索引没更最隐蔽：文档改了向量库还旧的，一直答过时答案。 ✅ 文档变更触发重建索引 + 时效字段 📍坑7 没Eval、没埋点准确率多少、漂没漂移全靠猜，等投诉就晚了。 ✅ 100条golden set + recall + LLM评分 + 引用忠实度 🎯 一句话总结答不准九成不是模型，是这7个坑。检索前分块清洗、检索中混合+重排、生成时强制引用、上线后更新+Eval。 ——— 💬 你搭知识库问答，踩过最坑的是哪个？分块、召不回，还是它一本正经地编？评论区说说你的翻车现场👇 #知识库 #RAG #AI产品经理 #AI问答

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