RAG 模型跨领域数据混用稳定性修复工程实践 大家好，今天我们来探讨一个在 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型工程化实践中常见但棘手的问题：跨领域数据集混用导致模型不稳定。我们会深入分析问题根源，并提供一系列可行的工程化修复方法，帮助大家构建更稳定、可靠的 RAG 系统。 一、问题定义与挑战 RAG 模型的核心思想是利用外部知识库来增强生成模型的知识，从而提高生成质量和减少幻觉。然而，在实际应用中，我们往往需要处理来自多个领域的数据，这些数据可能具有不同的结构、语义和噪声水平。如果将这些数据直接混用，会导致以下问题： 检索质量下降： 不同领域的数据混杂在一起，导致检索器难以准确区分相关文档，从而降低检索的准确率和召回率。 生成质量下降： 生成模型接收到不相关的上下文信息，导致生成的内容偏离主题、不连贯甚至错误。 模型泛化能力弱： 模型过度拟合训练数据中的噪声和领域偏见，导致在新的、未见过的领域表现不佳。 难以调试和维护： 由于数据来源复杂，问题难以定位和解决，增加了系统的维护成本。 举个例子，假设我们有一个 RAG 模型，用于回答用 …