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RAG 入门：用三份文档做一个可核验知识助手
先用少量可信资料练习切分、检索和引用，让知识助手能说清答案来自哪里，而不是只会流畅回答。
RAG知识库检索AI 应用
完成后你将能够
- ✓理解 RAG 中资料、切分、向量检索和生成回答的关系
- ✓用小样本文档测试检索是否命中正确段落
- ✓为回答增加来源引用和不知道时的处理规则
步骤 1
先选可信小资料集
第一次做 RAG 不要直接导入几百份文件。选择三到五份你熟悉、来源可靠、内容边界清楚的资料，并记录每份文档应该能回答哪些问题。
资料越少，越容易判断检索是否真的命中正确信息。等小样本跑通后再扩大规模。
步骤 2
检查检索，而不是只看最终答案
把文档切分后，先用固定问题查看命中的片段。若检索不到正确段落，最终回答再流畅也不可靠。
调试时分别观察切分长度、重叠、关键词、向量模型和 rerank。不要把所有问题都归因于提示词。
步骤 3
要求回答带来源
让助手回答时附上引用段落或文档来源，并明确资料不足时应该说不知道。对事实型知识库，引用比语气自然更重要。
上线前准备一组必答、不可答和容易混淆的问题，定期回归测试。知识库更新后也要重新检查这些问题。