1. 文檔切分粒度不好把控，既擔心噪聲太多又擔心語義信息丟失

這是一個經典難題。切分粒度過大，單個chunk包含過多無關信息（噪聲），會干擾LLM理解核心內容；切分過小，則可能割裂句子或段落的完整語義，導致關鍵上下文丟失 。

解決方案：

• 語義切分優先：避免簡單的按字符或Token數切分。應優先采用基于句子、段落或語義邊界（如標點、標題）的切分方法，以保留語義完整性 。
• 動態/自適應切分：根據文檔內容（如長度、主題）和預期查詢類型，動態調整切分策略 。例如，技術文檔可按章節切分，而新聞稿可按段落切分。
• 重疊切分（Chunk Overlap）：在相鄰chunk間設置一定比例的重疊內容（如10%-20%），有助于緩解語義割裂問題，保持上下文連貫性 。
• “小塊+大TopK”策略：使用較小的chunk以減少噪聲，同時增大檢索返回的TopK數量，讓LLM在生成時能綜合更多信息，彌補單個chunk語義不足的問題 。

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2. 基于垂直領域表現不佳

通用RAG在垂直領域（如醫療、法律、金融）表現不佳，主要因為通用Embedding模型和LLM缺乏領域特定的知識和術語理解能力 。

解決方案：

• 領域微調（Fine-tuning）：
  • 微調Embedding模型：使用垂直領域的語料對Embedding模型進行微調，使其能更好地捕捉領域內術語和概念的語義 。
  • 微調LLM：對生成模型（LLM）進行領域特定的指令微調（SFT）或檢索增強微調（如RAFT），使其更擅長基于檢索到的領域知識生成答案 。
• 領域知識注入：構建或引入領域知識圖譜，將結構化知識與非結構化文本chunk結合，提供更豐富的語義關聯 。
• 數據預處理優化：針對垂直領域文檔（如PDF、合同）的特點，優化解析和清洗流程，確保高質量的輸入數據 。

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3. LangChain內置問答分句效果不佳問題

LangChain的默認文本分割器（如RecursiveCharacterTextSplitter）可能過于簡單，無法很好地處理復雜格式或長句子，導致語義不連貫 。

解決方案：

• 更換或自定義分割器：嘗試LangChain提供的其他分割器（如基于Markdown、HTML的分割器），或根據文檔類型自定義分割邏輯。
• 預處理文檔格式：在分割前，先將文檔（如PDF、Word）轉換為結構更清晰的格式（如Markdown），再進行分割，可以顯著提升效果 。
• 后處理與評估：對分割后的chunk進行人工或自動化評估，根據效果反饋不斷調整分割參數（如chunk_size, chunk_overlap）。
• 結合語義分割工具：探索使用更先進的語義分割庫或模型，而非僅依賴基于規則的分割。

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4. 如何盡可能召回和query相關的document問題

提高召回率是RAG效果的基礎。單一的向量相似度檢索可能無法覆蓋所有相關文檔。

解決方案：

• 混合檢索（Hybrid Search）：結合稠密檢索（Dense Retrieval，基于Embedding向量）和稀疏檢索（Sparse Retrieval，如BM25）。BM25擅長匹配關鍵詞，而向量檢索擅長語義匹配，二者互補能顯著提升召回率 。
• 查詢擴展與改寫（Query Expansion/Rewriting）：對用戶原始query進行同義詞替換、問題分解、拼寫糾錯等操作，生成多個查詢變體，擴大檢索范圍 。
• RAG-Fusion：使用多個改寫后的查詢分別檢索，將結果合并并重新排序（Reciprocal Rank Fusion），能有效增加相關文檔的召回機會 。
• 增大TopK：適當增加返回的候選文檔數量，為后續的重排（Re-ranking）和LLM生成提供更多選擇 。
• 重排（Re-ranking）：在初步召回后，使用更精細（但計算成本更高）的重排模型（如Cross-Encoder）對TopK結果進行二次排序，提升最終輸入LLM的文檔相關性 。

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5. 如何讓LLM基于 query 和 context 得到高質量的 response

即使檢索到了相關context，LLM也可能無法有效利用或生成錯誤答案。

解決方案：

• Prompt工程優化：
  • 明確指令：在Prompt中清晰指示LLM“僅根據提供的上下文回答”，并說明如果上下文不包含答案應如何回復（如“我不知道”）。
  • 結構化Prompt：設計包含角色、任務、約束、上下文、問題等要素的結構化Prompt，引導LLM生成 。
  • 上下文增強：除了檢索到的chunk，還可以在Prompt中加入假設性答案（HyDE）或對chunk的總結，以提供更多線索 。
• 元Prompting（Meta-prompting）：引入一個“轉換模型”先對檢索到的長篇、雜亂上下文進行清洗、摘要和提煉，再將精煉后的內容輸入給生成模型，可大幅提升生成質量 。
• 微調生成器：對LLM進行專門的RAG場景微調，使其更擅長結合檢索信息生成答案 。
• 評估與迭代：建立評估體系，通過觀察不同Prompt或參數下的輸出效果，持續優化Prompt設計 。

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6. embedding模型在表示text chunks時偏差大問題

開源Embedding模型質量參差不齊，尤其在處理大chunk或特定領域文本時，語義表示可能不準確 。

解決方案：

• 選用或微調高質量Embedding模型：優先選擇在基準測試中表現優異的模型（如BGE, E5, 或商業API）。對于垂直領域，務必進行領域微調 。
• 控制chunk大小：如前所述，使用較小的chunk可以降低Embedding模型的表示難度，減少噪聲和偏差 。
• 優化分塊策略：結合文檔特性和Embedding模型的能力，選擇最合適的分塊方式 。例如，某些模型對長文本支持較好，可以適當放寬chunk大小。
• 后處理技術：探索使用Late Chunking等技術，在Embedding后對Token級表示進行更精細的聚合，而非直接對整個chunk做平均池化 。

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7. 不同的prompt可能會產生完全不同效果的問題

Prompt的微小變動確實可能導致LLM輸出的巨大差異，這是LLM的固有特性 。

解決方案：

• 系統化Prompt工程：建立Prompt模板庫，并進行嚴格的A/B測試或多版本評估，選擇最優方案 。
• 動態Prompt調整：根據用戶query的類型、長度或對話歷史，動態調整Prompt內容，提高靈活性和適應性 。
• 引入約束和示例：在Prompt中加入輸出格式約束、思維鏈（CoT）引導或少量示例（ICL），可以穩定輸出并提升質量。但需注意，不當的示例或引導（如忽略式Prompt）有時反而有害 。
• 自動化Prompt優化：利用元模型或優化算法（如基于評估反饋的迭代優化）來自動搜索和生成更優的Prompt 。

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8. LLM生成效果問題

LLM生成效果不佳可能源于多種原因，包括幻覺、無法有效利用上下文、或對復雜query理解不足。

解決方案：

• 緩解幻覺：這是RAG的核心價值之一。通過強制LLM基于檢索到的上下文生成，并在Prompt中明確要求“有據可依”，可以有效減少幻覺 。
• 優化上下文利用：
  • 相關性過濾：在將TopK chunks輸入LLM前，可先用一個輕量級模型或規則過濾掉明顯不相關的chunk，減少干擾 。
  • 摘要與壓縮：如果上下文過長，可先對其進行摘要，再輸入LLM，避免信息過載和注意力分散。
• 模型微調：如前所述，針對RAG任務對LLM進行微調，提升其信息整合和忠實度 。
• 選擇合適模型：不同LLM在遵循指令、利用上下文方面的能力差異很大，應根據任務需求選擇最合適的基座模型。

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9. 如何更高質量地召回context喂給LLM

這個問題是前述多個痛點的綜合，核心目標是為LLM提供最相關、最精煉、最有用的信息。

解決方案（綜合策略）：

• 端到端優化：將檢索和生成視為一個整體進行優化，而非獨立模塊。例如，訓練一個檢索器，其目標是最大化最終生成答案的質量，而非單純的檢索相關性得分 。
• 自適應RAG（Adaptive RAG）：讓LLM自身判斷當前query是否需要檢索，或需要檢索多少次、檢索什么類型的信息，實現更智能的資源調配 。
• 多跳檢索（Multi-hop Retrieval）：對于復雜問題，LLM可以基于第一輪檢索結果生成新的查詢，進行第二輪甚至多輪檢索，逐步逼近答案。
• 引入Agent機制：讓系統具備“反思”能力，能評估當前召回的context是否足夠，并決定是否需要調整查詢或進行補充檢索 。
• 知識圖譜增強：將非結構化文本chunk與結構化知識圖譜結合，利用圖譜的關系推理能力，召回更深層次或間接相關的context 。

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