RAG 系统实践 数据到检索再到生成

背景RAG 将外部知识与生成模型结合以提升事实性与可控性。实践中需要在数据、索引与检索参数上做系统化验证。核心流程数据清洗与分块文本嵌入与索引构建检索与重排序（必要时）生成与引用对齐技术参数（已验证的可操作项）分块策略：建议按语义段落，令 `chunk_size` 以字数或标记数度量并搭配 `overlap`常用范围：`chunk_size` 500–1200 字（或 300–800 token），`overlap` 50–200 字；在不同语料上需网格搜索验证索引类型：IVF、HNSW、Flat（依数据库实现）；IVF 需设置 `lists`，HNSW 需设置 `M` 与 `ef`相似度度量：余弦、内积或 L2 距离；应与嵌入模型训练目标一致评测指标：召回率（Recall）、精确率（Precision）、MAP、nDCG；推荐离线评测与在线 A/B 联合实践步骤语料清洗：去重、统一编码、保留结构（标题、列表、代码块）语义分块：优先按章节/小节；对长段落做滑窗重叠嵌入与存储：记录 `text_id`、`chunk_id`、`embedding`、`metadata`建索引：选择 IVF/HNSW 并调参；保留原始向量便于重索引检索与重排：先向量召回，再用 BM25/交叉编码器做重排（按需）生成与引用：将命中的片段以可视化引用返回，避免幻觉验证方法构造问答集：覆盖目标主题的不同难度与表达方式网格搜索：在 `chunk_size`、`overlap`、索引参数上做多点取值线下评测：计算 Recall/nDCG；线上以点击率/满意度为辅误差分析：关注未命中样例的语义边界，优化分块与领域词汇常见问题分块过小导致语义碎片化：提高 `chunk_size` 并减少无用重叠嵌入失真：领域术语多时考虑领域微调或术语词表检索偏差：相似度度量与模型目标不匹配需调整总结以数据→嵌入→索引→检索→生成的闭环进行参数验证，可在稳定性与准确性上取得可复用的改进。