RAG 检索增强生成实战

RAG 工作流程

检索增强生成（RAG）通过外部知识库增强 LLM 回答，解决幻觉与知识过时问题。

文档分块

推荐 chunk size 512-1024 token，overlap 10-20%。按语义边界（段落、标题）切分优于固定长度。

检索优化

结合向量检索与 BM25 关键词检索的混合方案，配合 Reranker 重排序，可显著提升召回质量。