在构建RAG（检索增强生成）的向量数据库时，选择建立问题库还是直接对原始文本进行embedding的文本库，需要结合知识类型、使用场景和系统目标综合权衡。
一、核心矛盾点分析
1.问题库的局限性
优势：直接匹配用户提问，召回率高（尤其适合FAQ场景）。
劣势：
- 无法覆盖陈述性知识（如“地球是行星”这类事实性内容）。
- 需预定义所有可能的问题，维护成本高。
- 用户提问的多样性（如同义替换、长尾问题）可能导致漏检。
2.文本库的挑战
优势：覆盖全量知识，无需预定义问题。
劣势：
- 用户问题与文本语义差异大时（如问“如何修复漏水管道”但文本库只有“管道维护指南”），检索效果下降。
- 需依赖高精度embedding模型捕捉语义相关性。
二、实操解决方案
方案1：混合建库（推荐大多数场景）
操作步骤：
-
原始文本embedding：将所有陈述性文档（如产品手册、技术文档）切分为段落或句子，生成向量存入数据库。
-
问题-答案对生成：对高频场景或关键知识，手动或自动生成问题（如用GPT-4生成“如何申请退款？”对应“退款流程文档”）。
-
双库检索：
- 用户提问时，同时查询问题库和文本库。
- 对问题库结果直接返回预设答案，对文本库结果通过RAG生成动态回答。
优势：平衡召回率与覆盖度，适合知识密集型场景（如客服系统）。
方案2：动态问题生成（适合资源充足场景）
操作步骤：
- 文本预处理：将陈述性文本按语义单元（如段落）切分。
- 自动问题生成：用NLP模型（如T5、GPT-3.5）为每个文本片段生成多个问题（如“地球属于哪类天体？”对应“地球是行星”）。
- 联合embedding：将原始文本和生成的问题一起存入向量库。
优势：无需手动维护问题库，覆盖更广的潜在查询。
注意：需过滤生成问题的质量（避免重复或无关问题）。
方案3：上下文增强检索（轻量级优化）
操作步骤：
- 文本扩展：在embedding前，为原始文本添加元数据（如关键词、实体标签）。
- 多维度检索：结合关键词匹配（如Elasticsearch）和语义检索（如向量库），提升召回率。
- 重排序机制：对初步检索结果，用交叉编码器（Cross-Encoder）重新评分，确保相关性。
优势：无需大量标注数据，适合快速落地。
三、关键决策因素
- 优先尝试混合建库：在文本库基础上，对高频问题单独建库，兼顾覆盖度与精准度。
- 逐步过渡到动态生成：当资源允许时，用自动化工具生成问题，减少人工干预。
- 始终保留文本库：作为兜底方案，确保陈述性知识的可检索性。
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