数据预处理原子化
文档预处理是RAG优化的基础环节，需通过原子能力拆解为独立模块：
- 格式统一化：将PDF/Word等非结构化数据转换为标准化Markdown格式，消除排版干扰
- 语义分块：基于LLM理解文档逻辑结构，采用200-500token动态分块策略，保留完整语义单元
- 实体对齐：统一专业术语表述（如ML→机器学习），建立跨文档术语映射表
检索策略优化
在向量检索阶段实施原子能力升级：
- 混合检索模式：结合BM25关键词匹配与语义向量检索，提升召回准确率
- 查询重写：通过LLM生成假设性问题扩展query语义空间，覆盖更多关联文档
- 上下文增强：对检索结果添加邻近段落，防止关键信息在分块时被截断
生成效果增强
基于原子能力构建生成优化流水线：
- 提示工程：采用RAG-Template规范上下文注入格式，包含角色定义和事实校验指令
- 模型路由：根据问题复杂度选择基础模型（7B/13B）或专家模型组合
- 后处理：通过正则表达式匹配关键实体，自动修正数字/专有名词错误
迭代评估机制
建立量化评估体系推动持续优化：
- 构建包含准确率/召回率/幻觉率的多维度评估矩阵
- 设置自动回归测试集，监控各原子模块的性能衰减
- 实施A/B测试对比不同分块策略的问答效果差异
通过解构RAG流程为数据清洗、混合检索、动态生成等原子能力模块，可系统性提升问答系统的准确性与可靠性。建议采用模块化设计实现各环节独立优化，同时建立自动化评估体系确保优化效果的持续迭代。
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