面向企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的多维检索框架

RAG系统（语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略）通过语义搜索，能够高效地回答各种问题，这在处理大量文本文档如技术论文和培训手册时尤为有效。然而，当RAG系统应用于企业环境时，面临的挑战远不止于此。企业拥有大量多样化的非结构化数据资产，这些数据分散在多种数据存储和格式中，如文档中心、数字工作空间、票务系统、关系数据库、日志和电子邮件等。因此，构建能够利用这些资产的企业级RAG系统变得尤为重要。

一、企业数据特性与检索挑战

在构建企业RAG（Retrieval Augmented Generation）系统（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）的检索功能时，需要特别注意企业数据的几个显著特性，这些特性直接影响检索性能。

1、数据格式复杂

企业数据涵盖无结构（如文档、邮件）、半结构（如日志）和结构化（如关系数据库）等多种格式，增加了数据处理和检索的难度。</