RAG現有技術方案

一、現有技術方案的核心問題

1. 檢索質量不足

   • 挑戰：傳統RAG系統依賴單輪檢索，難以應對智能電網的海量異構數據（如傳感器讀數、控制參數），導致檢索結果相關性低、覆蓋不全。
   • 案例：BM25稀疏檢索在處理長文本或專業術語時，易遺漏語義關聯；BGE等稠密檢索模型對新興詞匯的表征能力有限。

2. 響應可靠性差

   • 問題：LLM可能受無關上下文誤導，或因參數記憶與非參數記憶混淆產生“幻覺”（如虛構電網故障處理流程）。
   • 數據：傳統RAG在智能電網場景中的答案準確率僅56.46%，上下文召回率59.73%。

3. 計算效率與擴展性

   • 矛盾：HyDE、ITRG等方案通過迭代檢索提升性能，但顯著增加token消耗（如Self-RAG單輪問答消耗769 tokens），難以滿足實時性要求。