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就近两年的实践经验，各个公司最常见的AI需求有以下四类：

一、工作流类AI

这个可以解决很多确实的问题，但AI含量很低，不到20%（通常10%左右）：

二、简单AI知识库-AI客服

这是最常用也是公司体系真正能降本增效的应用，而且多数时候实现不难：

三、简单AI知识库-AI内容生成

这也是相对常见的项目类型，比如帮助写公文，就是根据已有模板生成符合要求的内容：

四、AIGC-文生图

今年下半年以来的话，文生图、文生视频相关的需求逐渐旺盛，甚至已经超过了AI客服相关需求，这块商业机会巨大，比如AI漫收益很高：

每种项目类型都有其固有的方法论、成本结构、技术卡点，其中简单AI知识库是一套体系（大同小异），也就是我们常说的RAG系统，只不过当前很多同学对RAG这个东西是懵逼的，其中包括我的一些学员。

他们是打开书了然，关了书茫然，但是真的回归工作场景又一定会遇到RAG系统，所以我们这里很有必要再将这个RAG再拉出来连续鞭尸！

RAG的效果问题

首先，这个是我必须连续强调再强调的部分，很多同学用RAG很粗暴。比如他们拿着知识库直接丢进 Coze/Dify 自动切片，完了一下午搞了两下提示词，一个聊天机器人就出来了，这种效果能好就奇了…

我们这里说的还是简单AI知识库，甚至你非要说他是AI搜索都行，这种产品特性是一锤子买卖，衡量指标到底出没出想要的内容：

用户提问 -> 检索操作 -> 返回结果。如果检索返回的都是不相关的垃圾信息，整个流程就宣告失败；甚至返回了想要的内容，但是其中垃圾信息较多，也不能算成功。

而取决于这次搜索的核心有两点：

1. 第一是用户输入，这东西是不可控的，所以问题或者说拿去检索的关键词一定会被转写和优化；
2. 第二是一定要保证在输入（用去搜索那个关键词）没问题的情况下一定要能得到正确的结果，这一块就要求最初的数据处理了；

我们这里先说为什么要改写用户查询，其中会慢慢涉及最烦躁的数据入库处理：

查询改写

其实无论对于Agent的Tools调用，还是做RAG系统，都会遭遇相同的问题，这也是稳定Workflow难以解决的部分：用户语言太模糊，他具有多意图，泛化能力要求极高，这东西只有模型能够解决。

还是那句话：用户无限的意图需要被有限的工具所收敛、对应着用户的无限问题需要被知识库做边界。

比如用户一句话可能有多个问题，但我们需要处理的只能是知识库里面有的问题，如果没有那么就无需处理。

综上，重写查询，相当于在检索前做一轮语义收束，会大大提升检索精确度，当前常见的策略是查询分解，偶尔会用到HyDE：

查询分解的核心思维是分而治之，将复杂或多意图查询拆分为独立的原子子问题；

HyDE (假设文档嵌入)属于先脑补，后检索，让LLM基于问题生成一份“假设答案”，用其丰富语义去检索；

大家肯定没听懂，这里我们用个案例详细展开：

案例详解查询改写

用户：我入职 8 个月了，想请 3 天病假，需要走什么流程？病假工资怎么算？

这一问题同时包含了请假流程和病假工资计算两个意图。每个子问题对应一个明确的意图：

子问题1: “需要走什么流程？” – 询问病假请假流程的意图。

子问题2: “病假工资怎么算？” – 询问病假工资计算方法的意图。

这里会涉及到输入Query整理前的第一个知识点：问题分类表。

一、问题分类表（Intent）

模型是不可能当场理解业务的，所以稳定检索不能只依赖模型能力，在做RAG前，就必须说清楚一件事情：你的系统到底要完成哪些问题，比如我在做个人卖课AI客服时候就有一套：

这种问题分类也就是我们之前所说的收敛：**把无限问题收敛成有限类型，**只要跟我需要解决的问题有关，管你用户说得天花乱坠都不需要关注。

再回归用户关于HR规则的询问，我们需要为每个意图指定一个问题类型（Intent），用于指导后续流程：

1. Intent 1:请假流程咨询。用户询问请病假的具体流程和手续。
2. Intent 2:病假工资计算咨询。用户询问病假期间工资如何计算。

他应该映射到HR领域的一张问题分类表（作用是用于收敛）：

二、数据处理

好，在清楚用户的查询输入后（用户的问题会被模型尽量的引导到问题类别），所以在做知识检索的时候更多的是在做简单语义识别，甚至这里不用向量库，用小模型也行：

这也是最常见的微调场景，我们一般用小模型微调后，处理问题类型判断，最终抽取问题类别（intent）标签

因为只要确定问题类别，那么相关的知识就一定能被搜出来。在这里也终于涉及到了我们知识库到底该长什么样的问题了？

如上所述，因为收敛的方式是以问题类别为主，那么知识库的排布也需要如此，这里给一个简单案例，首先每份文档前面需要加一段**“摘要”**，而后才是具体内容：

module_id：如HR.Payroll覆盖范围：能回答哪些问题先决信息（Required Context）：回答前通常需要的关键背景（不是全量槽位，强调“最小关键”）缺失追问（Clarifying Questions）：缺关键背景时，问用户的 1–2 句追问模板检索提示（Retrieval Hints）：该模块常用关键词、优先命中的制度文档名称/章节版本与适用范围：制度分地区/分用工类型时怎么处理

为了方便各位进一步了解，这里给一个模型判断问题类别和具体知识库文档长什么样的样例：

你是一个专业的HR助手，负责对用户问题进行意图分类。请严格按照下面的分类体系进行分析：## 问题分类表1. **请假管理**：请假与休假办理、审批规则、证明材料、销假/续假；考勤记录与异常更正......6. **制度查询**：制度入口与版本；条款解释与适用范围；例外情形；违纪处理## 处理规则1. 只识别上述6类问题，其他问题回复"抱歉，这个问题超出我的处理范围"2. 一个问题可能涉及多个类别，输出所有相关类别3. 具体处理流程...此处省略1000字...4. 输出格式：{"intents": ["类别1", "类别2"], "reasoning": "简要分析原因"}## 示例用户：我入职8个月了，想请3天病假，需要走什么流程？病假工资怎么算？输出：{"intents": ["请假管理", "薪资规则"], "reasoning": "问题包含请假流程（请假管理）和病假工资计算（薪资规则）两个意图"}

然后是一个具体的文档案例：

# 模块ID：HR.Leave.Medical# 版本：xxx# 适用范围：省事员工## 摘要本模块涵盖病假申请全流程及相关政策，包括：1. 病假申请步骤（线上系统操作、材料要求）2. 病假期间工资计算规则（基于司龄和当地政策）3. 常见问题（证明材料、审批节点、异常处理）## 覆盖问题范围- 如何请病假？- 病假需要什么证明材料？......## 先决信息（Required Context）- 员工司龄（影响病假天数上限和工资比例）- 所在地区（影响最低工资标准）- 请假天数（影响审批层级）## 缺失追问模板1. "请问您的司龄是多久？这将影响病假工资的计算比例。"2. "您计划请几天病假？不同天数的审批流程不同。"......## 检索提示（Retrieval Hints）关键词：病假、医疗期、病假工资、医疗证明、病假申请、病假流程相关文档：《员工手册-考勤篇》第3章、《薪酬福利制度》第5.2节常用别名：医疗假、带薪病假、病休## 具体内容### 一、病假申请流程1. **线上申请** - 登录HR系统 → 请假申请 → 选择"病假" - 填写：起止时间、病因简述、上传证明材料 - 提交至直接上级审批......

其实这套逻辑肯定没问题，但是数据整理真的很烦，比如你想把自己的所有零散文章（比如公众号）整理成这种知识库，那就要费大劲。

三、HyDE（假设文档）

其实在简单业务场景下，上述的逻辑已经很清晰了，先意图路由（收敛）→ 再在对应模块检索，这种准确率是奇高的；

但是，在稍微复杂点的业务下，收敛只能解决去哪搜的问题，却不能解决搜得准的问题，因为就算同一类别也可能有很多内容，最典型的场景就是某个类别的文件特别长，被切割成了数十块，而每块的摘要都是类似的，这就会搜出大量内容。

更常见的场景是，即使我们收敛到“请假管理”这个意图，知识库中可能有：

1. 病假申请流程（3种不同情况）
2. 年假申请流程
3. 事假规定
4. …

用户问“病假流程”，但知识库中可能有：

1. 《员工手册》第3章：通用请假流程
2. 《考勤制度》附件2：病假特殊规定
3. …

甚至条款间内容是冲突的都有可能，后面的覆盖前面的，特殊的覆盖普通的…

综上，意图收敛只是第一层筛选，后续仍需要精确匹配。

于是，HyDE在这里的作用就出来了，对于意图2（病假工资），HyDE可以生成类似：

根据公司规定，员工病假工资计算通常基于司龄、基本工资和当地最低工资标准。对于司龄不满1年的员工，病假期间工资按基本工资的60%发放，但不得低于当地最低工资标准的80%...

这个“假设答案”包含了：

1. 关键变量：司龄、基本工资、最低工资标准
2. 具体数值：60%、80%
3. 专业术语：基本工资、当地最低工资标准

用这个向量去检索，更容易命中《薪酬制度》中具体的计算条款，而非泛泛的薪酬介绍，这里还是给个案例：

我有点不舒服，想休息几天，工资怎么算？意图识别：请假管理+薪资规则（可能有歧义）查询改写（HyDE）： 子查询1：“轻微不适短期休息请假流程，是否需要医生证明” 子查询2：“短期病假工资计算规则，非住院病假待遇”

查询效果评估

到这里就进入一个关键环节了，如何评价每次查询的质量，这个也是非常经典的面试题。常见的评估指标有：

1. 检索召回率（Recall@k）：改写后的查询，能否在 top-k 个检索结果中命中正确答案的文档；
2. 查询意图保持度：人工抽样检查，改写是否歪曲了用户原意；
3. 下游任务准确率提升：最终答案的准确率是否因改写而显著提升；

也有通俗一点的说法：

1. 没召回（入库/切分/索引问题）
2. 召回了没选对（重排问题）
3. 选对了答歪（提示词/生成约束问题）
4. 本来就不该答（范围外问题/需要工具调用/需要人工）

但是每次我以为说清楚了，都还是有同学没明白，所以这里还需要进一步说细点：

首先，评估查询质量要细化到每个链条，这里依次是：

1. 路由正确- 问题是否分到对的意图模块；
2. 召回可靠- 关键证据有没有被找到；
3. 排序合理- 正确证据是否排在前列；
4. 回答可证- 答案是否严格基于证据；
5. 边界清晰- 不该答的是否恰当处理；

然后接下来就是具体的标准，这东西还不能一蹴而就，是个逐渐加强的过程：

一、弱标准

弱标准成本低，甚至普通测试就能做判断。他只需要判断整体好坏，几乎凭感觉，适合项目初期做快速验证。

具体工作的话是只标注答案正确与否，是否需要追问，是否胡说等，这里要注意，每个环节都需要有测试数据集。

二、过渡标准

一般是在系统快上线时候需要做的测试，这个时候需要业务专家加入做判断了，一般测试只能做协助工作；

业务专家需要标注问题对应的文档到底该什么，相当于他会给出文档级别的正确答案，比如病假流程问题 → 《员工手册》第3章+《考勤制度》附件2；

这里就一定要做成测试数据集，以后每次就跑自动化脚本看看类似问题对不对。

三、强标准

从这里开始，就要求就比较高了，需要专家精确标注到具体段落，偶尔还要定义错误处理策略，比如冲突处理规则；

因为成本较高，所以实际操作时候，只对高频+高风险问题做强标注，必定20%问题决定80%体验嘛。

四、数据集问题

其实，在做模型评估的时候，有两个难点：

1. 第一是建立评估点，到底哪些地方需要评估；
2. 第二就是每个地方的数据集怎么来；

按之前的做法，在上线前让专家准备一部分，在上线后要做好日志，从日志拿数据，比如：每周从线上日志抽取100-200个真实问题。

这里要注意的是，除了错误的案例，这里还需要收集一些正确的案例，这些对于数据集的多样性是有帮助的。

然后对专家的依赖是无法避免的，但要尽量降低他的压力，直接让他做选择题，比如对错，然后到底该哪个文档，这里最好做一套系统让他用…

最后给个简单案例表，大家体验下就行：

结语

今天又浪费5小时，折腾这个，生怕有哪里说不清楚，到现在也不知道能不能把简单AI知识库（RAG）为什么难、难在哪、该怎么做”讲清楚。

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