构建企业RAG系统的全面过程，遵循“Garbage in, garbage out” 原则

推荐语

打造高效企业RAG系统，遵循数据质量至上原则。

核心内容：
1. RAG系统定义及其重要性，提升企业数据治理
2. RAG系统的必要性分析，解决企业知识局限性和数据安全问题
3. RAG系统的关键组件解析，包括知识库构建与检索模块优化

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

零、企业知识库治理很重要

1、遵循“Garbage in, garbage out” 原则，只有确保链路每一步的数据和处理结果高质量，最终效果才会满足准确率。所以企业数据治理很重要，数据治理不科学，也就不要想结果科学了。

2、RAG是当前比较确认的数据治理框架，今天展开唠唠。

一、什么是RAG?

检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG。结合向量检索（Retrieval）与内容生成（Generation）的AI框架。

二、为啥需要RAG？

原因是通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求。利用RAG框架可以构建企业的私有知识库，是解决上述问题的一套有效方案。

1、有以下有几方面原因：

1）知识的局限性：（缺企业私有知识库）
模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的大模型的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。

2）幻觉问题：（没有私有知识库，幻觉无法抑制）
所有的AI模型的底层原理都是基于数学概率，其模型输出实质上是一系列数值运算，大模型也不例外，所以它有时候会一本正经地胡说八道，尤其是在大模型自身不具备某一方面的知识或不擅长的场景。而这种幻觉问题的区分是比较困难的，因为它要求使用者自身具备相应领域的知识。

3）数据安全性：
对于企业来说，数据安全至关重要，没有企业愿意承担数据泄露的风险，将自身的私域数据上传第三方平台进行训练。这也导致完全依赖通用大模型自身能力的应用方案不得不在数据安全和效果方面进行取舍。

三、RAG系统组成

RAG系统主要由知识库、检索模块和生成模块组成。

1、知识库存储了企业的大量结构化和非结构化数据，如内部文件、邮件记录、产品手册等。

2、检索模块负责将用户的问题与知识库中的信息进行匹配，找到最相关的文档。

3、生成模块则利用预训练的大语言模型，基于检索到的文档生成回答。

三、构建RAG系统的关键组件解析

1、知识库构建：

1）数据整合与清洗：

将企业内部的各种数据源进行整合和清洗，确保数据的准确性和一致性。
2）数据标注与索引：

使用自然语言处理技术对数据进行标注和索引，提高检索效率。

3）数据预处理模块：支持PDF解析、表格提取、OCR识别等，并采用滑动窗口或语义分块（Chunking）优化文本切割。

4）向量化引擎：选择领域适配的嵌入模型，并通过量化技术，压缩向量维度以降低存储成本。

 2、检索模块：

1）向量化检索技术：

将文本转化为向量并存储在向量数据库中，实现高效检索。
2）检索模型选择：

如BERT、DPR等模型，用于将用户问题与知识库中的信息进行精确匹配。

3）重排序模型（Reranker）：对混合检索结果进行二次排序，例如使用交叉编码器提升Top-K相关性。

4）上下文增强策略：采用递归检索（Recursive Retrieval）解决长尾查询，通过多轮迭代细化检索范围。

3、生成模块：

1）预训练大语言模型：

如DeepSeek等，用于生成自然语言回答。
2）微调与优化：

根据企业需求对模型进行微调，提高生成内容的准确性和相关性。
3）幻觉抑制机制：基于规则模板或微调模型（如LLM-as-Judge）检测生成内容与上下文的逻辑一致性。
4）动态参数调节：根据场景调整Temperature参数（如医疗领域设为0.8以平衡准确性与创造性）。

四、构建RAG系统的方法论

企业级RAG系统的建设需遵循“分阶段迭代+数据驱动”原则：

1、需求对齐阶段

明确企业需求：了解企业希望RAG系统解决的具体问题，如知识管理、自动化问答等。

场景分级：区分高频核心场景（如客服问答）与长尾需求（如跨文档推理），优先解决80%的高价值问题。

数据审计：分析现有数据的类型（结构化/非结构化）、质量（冗余度、一致性）及安全等级，制定清洗与标注规则。

2、技术选型阶段

设计系统架构：包括知识库、检索模块、生成模块以及用户交互界面等。

模块化架构设计：采用解耦式设计，例如将检索器与生成器分离，便于独立优化（如替换向量数据库或LLM）。

混合技术栈：结合开源框架（如LangChain）与商用组件（如Milvus向量库），平衡成本与性能。

3、工程实施阶段

渐进式数据接入：先导入高价值、低复杂度数据（如产品手册），验证管道可靠性后再扩展至多模态内容。

Pipeline优化：针对检索-生成链路中的瓶颈（如嵌入延迟），采用异步预处理、缓存策略（如FAISS索引）提升实时性。

4、评估与运维阶段

持续监控：通过NDCG、MRR等指标跟踪系统表现，并建立知识库更新SOP（如每周增量索引）。

容错机制：设计降级策略（如关键词检索兜底）应对LLM服务中断或高负载场景。
 

五、RAG系统的实际应用
1、知识管理：

构建内部知识库：帮助企业整理和管理内部知识资源。
2、员工培训：

利用RAG系统进行员工培训，提高员工的专业素养和工作效率。

3、自动化问答：

1）客户问答自动化：在金融行业，RAG系统可以帮助客户快速获取金融产品的详细信息，提高客户满意度。
2）技术支持自动化：在制造业，RAG系统可以构建内部知识库，方便员工查询技术文档和解决方案。
4、个性化推荐：

1）电商平台个性化推荐：

基于用户的浏览和购买历史，RAG系统可以为用户提供个性化的商品推荐。
2）医疗诊断支持：

在医疗机构，RAG系统可以辅助医生进行诊断和治疗建议，提高诊疗效果。

六、构建RAG系统的挑战与解决方案

挑战一、模型需要准确理解企业专业知识并生成相关回答。
解决方案：通过监督学习和微调训练提高模型准确性，并配合人工审核机制。
系统维护与更新：

挑战二、系统需要定期更新知识库和生成模型。
解决方案：建立定期维护和更新机制，确保系统始终处于最佳状态。