提升 RAG 系统回复效果实战：全链路优化全流程（持续更新）
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法工程师一职，获得CSDN博客之星第一名，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、英特尔AI大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册，科大讯飞AI大学堂荣誉讲师。曾获得多项AI顶级比赛的Top名次，其中包括阿里云、科大讯飞比赛第一名，CCF、开放原子比赛二等奖。在技术创新领域拥有多项授权发明。曾辅导多位非科班出身的同学成功进入算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
在大模型技术日新月异的当下，坚持输出是一场长跑。本专栏是我基于实际工程落地的复盘与总结，旨在剔除噪音，直击核心技术骨架。我不希望这仅仅是一份思路或者代码的复现指南，更希望它能成为你技术武器库中的一块磨刀石，帮你养成透过现象看本质的工程直觉，在解决复杂问题时能迅速锁定最优路径。
本文深度解析了《提升 RAG 系统回复效果实战：全链路优化全流程（持续更新）》，旨在为 RAG 开发者提供具有参考价值的实践路径。该方案不仅是一套完整的技术方法论，更是经过“扬州大运河杯” 实战检验、斩获三等奖的核心技术方案。
文章目录
- 1. 前言
- 2. RAG评估指标
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- 2.1 重新审视 Ragas 的局限性
- 2.2 最终确定的加权方案
- 3. 预处理
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- 3.1 HyDE 与 Query2Doc 的实战瓶颈
- 3.2 预处理阶段的真正发力点
- 4. 检索优化：多路并行与精细化过滤
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- 4.1 三路召回
- 4.2 数据过滤
- 4.3 值得尝试的策略
- 5. 后处理：从检索到生成的最后跳跃
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- 5.1 Rerank 重排
- 5.2 提示词优化
- 6. RAG 是一个持续迭代的系统工程
1. 前言
在之前的文章中，我系统介绍了RAG系统中Embedding模型选型实战以及RAG系统中Reranker模型选型实战。这两篇文章解决了模型选型的问题，但对于很多同学而言，如何提升 RAG 系统的整体效果才是实战中的终极考验。
然而在实战中，选好模型只是第一步。很多同学反馈，即便用了最贵的模型，RAG 系统的回复依然会出现“答非所问”、“逻辑混乱”或“幻觉严重”等问题。提升 RAG 系统的最终回复效果，是一个全链路的系统工程。
我们需要从数据入库的精准切割、检索阶段的召回压榨，到最后生成阶段的策略调优，每一个环扣都紧密影响着最终答案。本文将站在大模型算法工程师的视角，带你拆解如何通过全链路优化，彻底解决 RAG 系统“看得见却答不对”的顽疾。
