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引言

在实践中，大家可能深刻体会到"RAG 系统入门容易，但要达到高精度却困难重重"。本文汇总了 2024 至 2025 年间的最新研究成果与实战经验，系统性地探讨如何有效提升 RAG 系统的回答精度。

本文聚焦企业内部数据在 RAG 系统中的应用，特别是"企业级 RAG"的落地实施。内容从企业级 RAG 面临的典型痛点出发，结合 2025 年的技术趋势，从基础评估方法到高阶优化技巧，全方位介绍 RAG 精度提升的完整方案。所谓"企业级 RAG"，指的是让大语言模型（LLM）能够高效利用大型企业海量内部数据的解决方案。这类系统需要处理复杂的企业场景，对准确性和可靠性要求极高。

一、RAG 系统的现状：入门简单，精进艰难

图片来源：Langchain《RAG 从零开始》，略有修改

RAG 技术原理

RAG 本质上是一种让大语言模型能够"查阅文档再作答"的机制。通过这种方式，LLM 突破了自身训练数据的局限，能够获取外部知识，从而生成更准确、更可靠的回答。

快速试错的价值

近两年来，搭建基础 RAG 系统的门槛大幅降低。

以 OpenAI 的 Retrieval API 为例，开发者只需少量代码就能通过文件搜索（向量检索）功能实现基本的 RAG 功能。

展示 OpenAI Retrieval API 如何以少量代码实现 RAG 的示意图

对于初次接触 RAG 的开发者，这类几乎完全托管的服务确实是理想的入门选择。

然而现实是，虽然实现容易，但这类系统的精度往往难以满足生产环境的实际需求。做演示级别的原型没问题，但要构建真正能在企业场景中稳定运行的高精度系统，还需要大量深入的优化工作。

究其根本，RAG 系统的构建实际上是在打造一个"高性能搜索引擎"。搜索技术在机器学习领域有着悠久的发展历史，是一个极其庞大的研究方向，其优化绝非一朝一夕能够完成。

二、企业级 RAG 面临的五大挑战

在学习具体的精度提升技巧前，先来了解企业级 RAG 实施中经常遇到的难题。

挑战一：历史遗留数据的困扰

大型企业中普遍存在"文档更新不及时"的问题。大量过时信息仍然保存在系统中，一方面新内容不断添加，另一方面旧内容因疏忽或出于归档目的（比如保留历史版本）而继续存在。

传统 RAG 系统缺少判断检索内容时效性的机制，这就导致系统可能基于过时或已失效的信息，非常自信地生成错误答案。这种"言之凿凿的错误"对企业应用来说尤其危险。

挑战二：文档分块破坏上下文

RAG 系统处理长文档时，通常需要将其切分成较小的"块"（chunk）存入数据库。但这种机械式切分往往会割裂重要的上下文信息。

关键信息可能被拆散到不同的分块中，或者文档中相隔较远但彼此相关的信息（所谓"飞地信息"）容易被遗漏。有人可能会想，那就把大量"可能相关"的分块都提供给 LLM 不就行了？然而事与愿违，过多无关信息反而会增加 LLM 产生幻觉（hallucination）的风险。

示意图：文档分块导致上下文丢失问题

挑战三：向量检索的固有局限

示意图：向量搜索在处理专业术语和上下文时的局限性

向量检索（vector search）是 RAG 系统中最常用的文档检索方式，但它也有明显短板。

比如在包含大量专业术语的文档中，向量检索可能检索到"词义相近但实际含义完全不同"的内容。此外，它难以准确捕捉文档中复杂的关联关系，像组织架构图、系统配置图这类强调元素间连接关系的信息，处理起来力不从心。

挑战四：图表与图片的理解瓶颈

首先，普通 RAG 系统根本无法理解 PDF 中的图片和图表内容。即使通过优化让系统能够"读取"图片，LLM 对图像的理解能力也相当有限，往往只能给出笼统的描述。

下图展示了 LLM 不擅长处理的图片类型（参考来源）：

LLM 擅长处理的图片示例

但在真实的企业数据中，恰恰充斥着大量图片、图表和复杂的结构示意图（俗称"乱七八糟的关系图"）。这成为实现实用级 RAG 系统的重大障碍。

挑战五：传统流程缺乏灵活性

RAG 的基本工作模式是"先检索后生成"，这是一个相对固定的机制。

RAG 基本工作原理示意图

然而这种单一模式灵活性不足。系统无法像人类那样，在用户提问模糊时主动反问澄清，也无法针对复杂问题通过多轮组合检索来寻找答案。这种僵化的流程导致系统难以应对各种实际场景，最终影响回答精度。

三、RAG 精度提升的实战方法

方法一：打好基础

以下是一些相对基础但至关重要的优化点。如果还没尝试过，应该首先从这里入手：

选择合适的 LLM 和嵌入模型

RAG 系统最终输出的质量，很大程度上取决于负责生成内容的 LLM 性能。在多数情况下，最直接有效的精度提升方法就是选用性能更优的 LLM。目前可以优先考虑 GPT-5 或 Gemini 2.5 Pro 这样的前沿模型。

除了生成模型，负责将文本转换为向量的"嵌入模型"（Embedding Model）同样关键。除了 OpenAI 的 text-embedding-3-large，SB Intuitions 等公司也推出了针对日语优化的嵌入模型。

建立 RAG 精度评估体系

“无法衡量就无法改进”，这句话同样适用于 RAG 系统。

要想系统性地提升精度，建议引入像 Ragas 这样的评估框架。Ragas 以用户提问、RAG 回答、引用上下文和标准答案（Ground Truth）作为输入，能够定量评估以下关键指标：

• 忠实性（Faithfulness）：评估生成的回答是否忠实于提供的上下文，有没有凭空捏造信息
• 回答相关性（Answer Relevancy）：衡量生成回答与原始提问的匹配程度
• 上下文精确度与召回率（Context Precision/Recall）：检验检索到的上下文对于生成高质量回答是否准确且充分

建立这样的评估流程后，就能客观衡量各种优化方法的实际效果，从而实现有的放矢的系统性改进。

方法二：增强检索能力

检索质量是决定 RAG 精度的关键环节。

混合检索与重排序技术

向量检索擅长基于语义相似度查找内容，但在处理关键词或专业术语这类需要精确匹配的场景时表现不佳。混合检索（Hybrid Search）正是为了弥补这一缺陷。

这种方法结合了向量检索和基于关键词的传统检索。通过整合两种检索结果，既能保证语义层面的广度覆盖，又能确保关键词的精确匹配，从而提高检索的全面性。

为了进一步提升检索结果质量，重排序（Re-ranking）也是常用手段。这是一个两阶段处理流程：首先通过混合检索快速获取初步的候选集（比如 50 条结果），然后使用性能更强但计算成本更高的重排序模型，对这些候选项重新排序，把最相关的文档排到前面。

PageIndex：不依赖向量检索的新方法

最新研究中出现了完全不使用向量检索的 RAG 技术。"PageIndex"让 LLM 自己总结文档内容，并创建关键词及其出现位置的映射索引。

PageIndex 工作原理示意图

PageIndex 将文档转换为层级树状结构（类似"目录"），LLM 沿着这个结构进行搜索。这样，LLM 就能像人类阅读文档那样，理解上下文并定位所需信息。

结合知识图谱的 GraphRAG

企业文档中的专业术语往往高度相似，理解这些术语在特定语境中的"关系"至关重要。GraphRAG 通过引入知识图谱（Knowledge Graph）来解决这个问题。

GraphRAG 结合知识图谱的示意图

方法三：拥抱 AI Agent 时代

2025 年，RAG 技术的发展重点转向了与"AI Agent"（智能代理）的结合，也就是所谓的"Agentic RAG"。核心思想是让 RAG 过程像人类一样灵活运作。

Agentic RAG 的本质

AI Agent 不只是机械执行指令，它具备自我反思、规划和工具使用等自主思考与行动的能力。

它打破了固定流程的限制，由 LLM 担任"总指挥"，动态决策"这个问题需要搜索吗？"“搜索关键词需要优化吗？”"现有信息够不够回答问题？"等。想深入了解可以参考这篇文章：

具备自我评估与纠错能力的 RAG

其实在"AI Agent"概念普及之前，Agentic RAG 的雏形就已经出现了。其中最重要的是系统自我评估和修正的能力。典型框架包括"Self-RAG"“CRAG"和"Adaptive RAG”。

Self-RAG

模型通过生成"反思令牌"（reflection token）进行自我评估，在每个步骤都自问：“这份文档和问题相关吗？”"生成的文本有文档支撑吗？"通过这种持续的内部反思，能显著提升回答的真实性。在需要严格避免幻觉的场景下，这是非常有效的方法。

Self-RAG 工作原理示意图

Corrective RAG (CRAG)

如果判断检索到的文档不够充分或不相关，Agent 会动用网络搜索等其他工具补充和修正信息。这样即使内部知识库不完善，也能通过外部最新信息提升回答的健壮性。

Corrective RAG (CRAG) 工作原理示意图

Adaptive RAG

在流程开始时设置"路由器"（router），根据用户提问的复杂度进行分类处理。

• 简单问题（如"法国首都是哪里？"）→ LLM 直接利用内部知识回答，无需检索
• 中等难度问题（如"公司最新的报销制度是什么？"）→ 使用简单 RAG 检索
• 复杂问题（如"对比竞争对手 A 公司和 B 公司最近的战略"）→ 执行类似 Deep Research 的多轮迭代检索

通过这种方式，Agentic RAG 能够根据问题类型灵活调整响应策略，在回答质量、成本和速度之间达到最佳平衡。

方法四：其他优化方向

除了上述核心方法，还有其他值得关注的优化方向：

• 上下文工程（Context Engineering）：优化提供给 LLM 的上下文内容和结构
• 深度调研功能（Deep Research）：针对复杂问题实现多轮迭代式信息收集
• 多模态 RAG：增强对图像、图表等非文本内容的理解能力
• 让 AI 懂得说"不知道"：当信息不足时，诚实承认而非强行作答
• 积累并利用 LLM 的"思考过程"：保存推理链路，持续优化决策质量

四、结语

本文系统梳理了企业级 RAG 面临的典型挑战，并介绍了相应的解决方案。虽然搭建基础 RAG 系统的门槛在降低，但实际应用中对 RAG 质量的要求却越来越高。希望这篇文章能为正在构建 RAG 系统的开发者提供有价值的参考。

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