四川
想讓AI真正用好知識庫，關鍵得靠三招：混合檢索防漏、元數據過濾防偏、重排序防亂。
很多人第一反應是換更強的大模型，以為是AI太笨。老周說句實在話：真不是模型的問題，是你沒把正確的“米”遞到它手里。
RAG系統的命門，從來不在生成，而在召回。就像廚師再厲害，鍋里沒肉也做不出紅燒肉。2025年，頭部大廠早就不再迷信“單靠向量檢索就能搞定一切”。
向量檢索擅長理解語義，但遇到精確術語就容易“過度聯想”。
比如用戶查“Error 520”，模型可能給你一堆“網絡異常”“服務器超時”的泛泛之談，偏偏漏掉那條寫著“520錯誤碼定義及處理流程”的關鍵切片。
這時候，關鍵詞檢索就是救命稻草——它死死咬住字面，絕不放跑一個數字。真正的高手，都是向量+關鍵詞雙路并行，打組合拳。
解決辦法？給每塊知識切片打上元數據標簽——誰適用、什么場景、哪個部門、生效時間……這些看似瑣碎的信息，恰恰是精準過濾的“開關”。
先用標簽圈定戰場，再在小范圍內檢索，效率和準確率雙雙起飛。
它用更精細的模型對初篩結果重新打分，把真正貼合問題的前3–5條頂到最前面。從另一個角度看，rerank不是錦上添花，而是防止“垃圾進、垃圾出”的安全閥。
別再把AI當神仙了。它再聰明，也得靠人搭好臺子。知識庫不是扔進去就行，召回環節才是決定AI能不能“說人話”的生死線。
記住：不是AI不行，是你沒給它看得見、找得準、用得上的答案。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
