【知识库】一文看懂如何为AI需求管理建立RAG需求知识库

最近为公司的需求管理平台开发了AI需求撰写助手，经过对prompt的无数次调试，工具目前可以稳定地完成需求审阅、辅助撰写工作，但还存在着一个无法回避的问题：没有历史需求知识库，只能基于单独需求上下文进行分析，无法分析存量复杂需求。

今天就来谈一谈如何为软件研发平台建立RAG需求知识库：

一、知识库核心定位与价值

在设计前先明确核心目标：

1. 为需求分析赋能：AI助手评审当前需求时，能检索历史相似需求（如“支付接口性能优化”），自动提取评审要点（如“需考虑峰值并发”）、技术风险（如“历史出现过数据库锁表”）；
2. 为需求补全赋能：当当前需求要素缺失（如无验收标准），自动匹配历史同类型需求（如“新功能需求”），推荐标准模板（如“验收标准需包含功能/性能/兼容性”）；
3. 为研发流程对齐赋能：关联历史需求的全生命周期数据（如开发工时、测试缺陷率），为当前需求提供资源估算参考（如“类似需求平均开发7天”）。

二、方案设计：五阶段构建需求知识库

阶段1：数据源规划——明确“从哪采”（核心是“全且准”）

需覆盖研发流程中与需求相关的全链路数据，避免数据源单一导致RAG检索片面。

数据类别	具体来源	核心采集内容（支撑RAG的关键信息）	采集规则
核心需求数据	需求管理模块历史记录	需求基本信息（ID/名称/类型/优先级/业务域）、需求描述（用户痛点/功能点）、验收标准、评审记录（意见/通过率）、变更日志	1. 仅采集“已闭环”需求（上线/归档），排除废弃/草稿需求；2. 补全缺失字段（如无优先级的标注为“默认中”）
关联研发数据	Jira/GitLab/TestRail	开发任务（工时/依赖模块/技术方案摘要）、测试数据（用例通过率/缺陷类型/回归范围）、代码关联（分支/提交关键词）	1. 通过需求ID与研发工具链联动；2. 提取结构化信息（如“缺陷类型：接口超时”），剔除冗余日志
文档类数据	Confluence/共享盘	需求规格说明书（完整版）、技术设计文档（核心方案）、复盘报告（上线后问题/优化建议）	1. 仅保留与需求强相关的文档（按需求ID关联）；2. 转换为可解析格式（如PDF转文本）
行业基准数据（可选）	外部行业库/开源项目	同领域标准需求模板（如金融行业“支付需求安全规范”）、竞品需求亮点（如“某产品的登录流程优化点”）	1. 过滤非合规数据；2. 标注“外部参考”，避免与内部需求混淆