RAG 文档切片策略错误导致模型答非所问的工程化优化流程 大家好，今天我们来深入探讨一个在构建基于检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的应用时，经常遇到的问题：文档切片策略错误导致模型答非所问，以及如何通过工程化的方式优化这一问题。 RAG 模型旨在结合外部知识库来增强大型语言模型 (LLM) 的生成能力。其基本流程是：用户提出问题，系统检索相关文档片段，然后 LLM 基于检索到的片段和用户问题生成答案。然而，如果文档切片策略不当，检索到的片段可能不完整、不相关或包含过多噪声，导致 LLM 无法生成准确、有用的答案，也就是我们常说的“答非所问”。 问题根源：不合理的文档切片策略 文档切片是将原始文档分割成更小、更易于管理的片段的过程。理想情况下，每个片段应该包含一个独立的语义单元，足以回答特定类型的问题。 然而，设计一个完美的切片策略非常困难，因为它受到多种因素的影响，例如文档的结构、内容类型和预期的查询类型。 常见的文档切片策略包括： 固定大小切片 (Fixed-Size Chunking): 将文档分割成固定大小的片段，例如每个 …