1. 文档切分粒度不好把控，既担心噪声太多又担心语义信息丢失

这是一个经典难题。切分粒度过大，单个chunk包含过多无关信息（噪声），会干扰LLM理解核心内容；切分过小，则可能割裂句子或段落的完整语义，导致关键上下文丢失 。

解决方案：

• 语义切分优先：避免简单的按字符或Token数切分。应优先采用基于句子、段落或语义边界（如标点、标题）的切分方法，以保留语义完整性 。
• 动态/自适应切分：根据文档内容（如长度、主题）和预期查询类型，动态调整切分策略 。例如，技术文档可按章节切分，而新闻稿可按段落切分。
• 重叠切分（Chunk Overlap）：在相邻chunk间设置一定比例的重叠内容（如10%-20%），有助于缓解语义割裂问题，保持上下文连贯性 。
• “小块+大TopK”策略：使用较小的chunk以减少噪声，同时增大检索返回的TopK数量，让LLM在生成时能综合更多信息，弥补单个chunk语义不足的问题 。

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2. 基于垂直领域表现不佳

通用RAG在垂直领域（如医疗、法律、金融）表现不佳，主要因为通用Embedding模型和LLM缺乏领域特定的知识和术语理解能力 。

解决方案：

• 领域微调（Fine-tuning）：
  • 微调Embedding模型：使用垂直领域的语料对Embedding模型进行微调，使其能更好地捕捉领域内术语和概念的语义 。
  • 微调LLM：对生成模型（LLM）进行领域特定的指令微调（SFT）或检索增强微调（如RAFT），使其更擅长基于检索到的领域知识生成答案 。
• 领域知识注入：构建或引入领域知识图谱，将结构化知识与非结构化文本chunk结合，提供更丰富的语义关联 。
• 数据预处理优化：针对垂直领域文档（如PDF、合同）的特点，优化解析和清洗流程，确保高质量的输入数据 。

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3. LangChain内置问答分句效果不佳问题

LangChain的默认文本分割器（如RecursiveCharacterTextSplitter）可能过于简单，无法很好地处理复杂格式或长句子，导致语义不连贯 。

解决方案：

• 更换或自定义分割器：尝试LangChain提供的其他分割器（如基于Markdown、HTML的分割器），或根据文档类型自定义分割逻辑。
• 预处理文档格式：在分割前，先将文档（如PDF、Word）转换为结构更清晰的格式（如Markdown），再进行分割，可以显著提升效果 。
• 后处理与评估：对分割后的chunk进行人工或自动化评估，根据效果反馈不断调整分割参数（如chunk_size, chunk_overlap）。
• 结合语义分割工具：探索使用更先进的语义分割库或模型，而非仅依赖基于规则的分割。

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4. 如何尽可能召回和query相关的document问题

提高召回率是RAG效果的基础。单一的向量相似度检索可能无法覆盖所有相关文档。

解决方案：

• 混合检索（Hybrid Search）：结合稠密检索（Dense Retrieval，基于Embedding向量）和稀疏检索（Sparse Retrieval，如BM25）。BM25擅长匹配关键词，而向量检索擅长语义匹配，二者互补能显著提升召回率 。
• 查询扩展与改写（Query Expansion/Rewriting）：对用户原始query进行同义词替换、问题分解、拼写纠错等操作，生成多个查询变体，扩大检索范围 。
• RAG-Fusion：使用多个改写后的查询分别检索，将结果合并并重新排序（Reciprocal Rank Fusion），能有效增加相关文档的召回机会 。
• 增大TopK：适当增加返回的候选文档数量，为后续的重排（Re-ranking）和LLM生成提供更多选择 。
• 重排（Re-ranking）：在初步召回后，使用更精细（但计算成本更高）的重排模型（如Cross-Encoder）对TopK结果进行二次排序，提升最终输入LLM的文档相关性 。

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5. 如何让LLM基于 query 和 context 得到高质量的 response

即使检索到了相关context，LLM也可能无法有效利用或生成错误答案。

解决方案：

• Prompt工程优化：
  • 明确指令：在Prompt中清晰指示LLM“仅根据提供的上下文回答”，并说明如果上下文不包含答案应如何回复（如“我不知道”）。
  • 结构化Prompt：设计包含角色、任务、约束、上下文、问题等要素的结构化Prompt，引导LLM生成 。
  • 上下文增强：除了检索到的chunk，还可以在Prompt中加入假设性答案（HyDE）或对chunk的总结，以提供更多线索 。
• 元Prompting（Meta-prompting）：引入一个“转换模型”先对检索到的长篇、杂乱上下文进行清洗、摘要和提炼，再将精炼后的内容输入给生成模型，可大幅提升生成质量 。
• 微调生成器：对LLM进行专门的RAG场景微调，使其更擅长结合检索信息生成答案 。
• 评估与迭代：建立评估体系，通过观察不同Prompt或参数下的输出效果，持续优化Prompt设计 。

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6. embedding模型在表示text chunks时偏差大问题

开源Embedding模型质量参差不齐，尤其在处理大chunk或特定领域文本时，语义表示可能不准确 。

解决方案：

• 选用或微调高质量Embedding模型：优先选择在基准测试中表现优异的模型（如BGE, E5, 或商业API）。对于垂直领域，务必进行领域微调 。
• 控制chunk大小：如前所述，使用较小的chunk可以降低Embedding模型的表示难度，减少噪声和偏差 。
• 优化分块策略：结合文档特性和Embedding模型的能力，选择最合适的分块方式 。例如，某些模型对长文本支持较好，可以适当放宽chunk大小。
• 后处理技术：探索使用Late Chunking等技术，在Embedding后对Token级表示进行更精细的聚合，而非直接对整个chunk做平均池化 。

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7. 不同的prompt可能会产生完全不同效果的问题

Prompt的微小变动确实可能导致LLM输出的巨大差异，这是LLM的固有特性 。

解决方案：

• 系统化Prompt工程：建立Prompt模板库，并进行严格的A/B测试或多版本评估，选择最优方案 。
• 动态Prompt调整：根据用户query的类型、长度或对话历史，动态调整Prompt内容，提高灵活性和适应性 。
• 引入约束和示例：在Prompt中加入输出格式约束、思维链（CoT）引导或少量示例（ICL），可以稳定输出并提升质量。但需注意，不当的示例或引导（如忽略式Prompt）有时反而有害 。
• 自动化Prompt优化：利用元模型或优化算法（如基于评估反馈的迭代优化）来自动搜索和生成更优的Prompt 。

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8. LLM生成效果问题

LLM生成效果不佳可能源于多种原因，包括幻觉、无法有效利用上下文、或对复杂query理解不足。

解决方案：

• 缓解幻觉：这是RAG的核心价值之一。通过强制LLM基于检索到的上下文生成，并在Prompt中明确要求“有据可依”，可以有效减少幻觉 。
• 优化上下文利用：
  • 相关性过滤：在将TopK chunks输入LLM前，可先用一个轻量级模型或规则过滤掉明显不相关的chunk，减少干扰 。
  • 摘要与压缩：如果上下文过长，可先对其进行摘要，再输入LLM，避免信息过载和注意力分散。
• 模型微调：如前所述，针对RAG任务对LLM进行微调，提升其信息整合和忠实度 。
• 选择合适模型：不同LLM在遵循指令、利用上下文方面的能力差异很大，应根据任务需求选择最合适的基座模型。

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9. 如何更高质量地召回context喂给LLM

这个问题是前述多个痛点的综合，核心目标是为LLM提供最相关、最精炼、最有用的信息。

解决方案（综合策略）：

• 端到端优化：将检索和生成视为一个整体进行优化，而非独立模块。例如，训练一个检索器，其目标是最大化最终生成答案的质量，而非单纯的检索相关性得分 。
• 自适应RAG（Adaptive RAG）：让LLM自身判断当前query是否需要检索，或需要检索多少次、检索什么类型的信息，实现更智能的资源调配 。
• 多跳检索（Multi-hop Retrieval）：对于复杂问题，LLM可以基于第一轮检索结果生成新的查询，进行第二轮甚至多轮检索，逐步逼近答案。
• 引入Agent机制：让系统具备“反思”能力，能评估当前召回的context是否足够，并决定是否需要调整查询或进行补充检索 。
• 知识图谱增强：将非结构化文本chunk与结构化知识图谱结合，利用图谱的关系推理能力，召回更深层次或间接相关的context 。

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