RAG从入门到精通（终极篇）：当系统说“找不到答案”，你该怎么做？看懂这篇就够了！

“这个问题明明在产品文档第三章写过，为什么系统说找不到？”

“我换了个问法再问一遍，怎么这次就有答案了？”

如果你在使用企业知识库问答系统时遇到过类似的困惑，你不是一个人。RAG 系统的检索准确性问题，可能比想象中更普遍。

我们最近针对这个问题做了一些探索，发现了一些有意思的改进方向。

Part 1 真实场景中的三个尴尬时刻

场景1 明明有，就是找不到

技术团队维护着一个完善的产品文档库，但客户经常反馈“系统回答不出来”。人工检查后发现，相关内容其实都在文档里，只是客户的提问方式和文档的表述不太一样。

比如客户问“如何配置数据同步”，文档里写的是“数据复制设置”。对人来说这是同一个意思，但对传统 RAG 系统来说，向量相似度不够高，就检索不到。

场景2 答案看起来对，但总觉得哪里不对

系统给出了一个看似详细的答案，但仔细核对文档后发现，有些细节是“编造”的（业内叫 hallucination）。问题是，普通用户根本分辨不出来。

这在 B 端场景尤其危险——客户可能会基于错误信息做决策，最后发现不对时，对产品的信任度就彻底崩了。

场景3 不知道该不该信

系统给了答案，但用户心里没底：“这个答案靠谱吗？是从哪个文档来的？置信度有多高？”

传统 RAG 系统像个黑盒，用户只能选择“信”或“不信”。缺乏透明度的系统，很难获得用户信任。

这些场景的背后，是三个技术层面的问题：

• 检索召回不足 → 用户换个问法，检索结果就完全不同
• 答案质量难评估 → 不知道答案是真的准确还是“一本正经地胡说八道”
• 系统不透明 → 用户无法判断该不该信这个答案

Part 2 我们的尝试：多检索 + 实时评估

针对这些问题，我们搭建了一个原型系统（MOI Assistant），核心思路是：既要扩大检索范围，又要量化答案质量。

方向1

用多种方式“理解”同一个问题

与其依赖单一的向量检索，不如用多种策略并行：

HyDE（假设文档增强）

系统先生成一个“假想的完美答案文档”，再用这个文档去检索。这样能找到那些“意思对但表述不同”的文档。

Multi-Query（多角度提问）

把用户的一个问题，自动改写成 3-4 个不同角度的提问，分别检索。比如“如何配置”可以改写成“配置方法”“设置步骤”“参数说明”等。

MOI（组合检索）

并行执行上述策略，然后把结果聚合去重。在我们的测试中，这种方法能检索到 200 个候选文档（传统方法只有 50 个），检索耗时约 2 秒（相比传统方法的 0.5 秒，增加了 1.5 秒）。

*说明：MOI 方法通过并行化，在增加 1.5 秒的情况下，召回率提升 300%，准确率提升 18%。

方向2

给每个答案打个“信任分”

检索到文档后，我们加入了两个维度的实时评估：

幻觉检测（0-1 分）

用专门的 HHEM 模型检查“生成的答案是否和检索到的文档内容一致”。如果答案里出现了文档中没有的信息，分数就会降低。单次检测耗时不到 0.1 秒。

检索相关性（nDCG 评分）

使用 UMBRELA 标准，评估每个检索到的文档与问题的相关程度（0-3 分制），然后聚合成一个整体的相关性分数。对 10 个文档的评估耗时约 5 秒。

这些评估异步进行，30 秒内完成，不影响用户看答案的体验。用户可以实时看到：

• “这个答案的可信度是 0.92”（幻觉检测分数）；
• “检索到的 10 个文档，平均相关性 0.85”（nDCG 分数）；
• 每个文档的相关性评分和排序。

Part 3 效果如何？

我们在一个包含技术文档的测试环境中做了验证：

检索准确率明显提升

*核心收益：召回率提升 300%，准确率提升 18%，检索耗时仅增加 1.5 秒。

答案质量可量化

在 100 个测试问题中：

• 幻觉检测分数与人工标注相关系数 > 0.85
• 相关性评分能有效区分高质量和低质量的检索结果
• 评估在 30 秒内异步完成，不影响答案生成

最关键的是，用户终于能看到答案的可信度，而不是盲目相信或怀疑。

系统性能优化

* 通过并行化优化，系统总响应时间从传统方法的 3-5 秒降低到 2-3 秒，效率提升约 40%。

多数据源检索效果对比

Part 4 DEMO演示截图

*支持知识库分类，并支持仅检索单一知识库。

*支持知识库分类，同时可对所有知识库进行统一搜索。

*MOI 针对解析&检索功能，进行了优化，从结果可看出，MOI 检索回答整体表现较好。

Part 5 一些观察和思考

“多问几次”不应该是用户的必选项

理想情况下，用户不应该因为“第一次没检索到”就换个问法再试一次。多检索策略的目标，就是让系统主动帮用户“多问几次”。

透明度本身就是产品价值

B 端用户对“黑盒系统”天然不信任。让用户看到答案来源、相关性评分、可信度，这种透明度本身就能提升产品体验。

有测试用户反馈：“即使答案不完美，但我能看到评分，就知道该不该深入核查，这个很有用。”

技术优化的目标是减少“不确定性”

RAG 系统很难做到 100% 准确，但可以通过技术手段，让“不准确的时候，系统知道自己不准确”。这种诚实，比虚假的自信更重要。

Part 6 写在最后

RAG 系统的检索准确性，表面上是个技术问题，本质上是个用户信任问题。

当用户提问时，他们期待的不仅是一个答案，更是：

• 这个答案是对的
• 即使不对，我能知道它可能不对
• 我能理解答案从哪里来的

而 RAG 系统的优化不只是“调参数”或“换模型”，更需要底层基础设施的支撑。

MOI 的向量检索能力让我们可以在毫秒级完成大规模相似度计算；SQL 与向量的融合查询，让复杂的多条件筛选成为可能；而云原生架构带来的弹性扩展，让实时评估这种“额外计算”不再是性能瓶颈。

当基础设施足够强大时，上层应用才有空间去做更精细的优化。这只是开始。RAG 的想象空间还有很多，而 MOI 正在成为我们探索这些可能性的基座。

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