一文说透RAG系统研发方向和测试方向，请慎重查看(商用请获得授权)

一、核心架构与技术方向

1. 研发技术方向
   检索模块
   语义检索：BM25 + 语义向量混合检索（提升长尾查询召回率）
   知识图谱增强：GraphRAG 技术构建实体关系网络（如药物 - 疾病 - 症状关联）
   多模态检索：CLIP 模型实现文本 - 图像跨模态检索（医疗影像诊断场景）
   实时检索：流式数据处理框架（Flink/Kafka）实现毫秒级响应
   生成模块
   幻觉控制：CRAG（纠正性 RAG）通过多轮验证减少错误生成
   长上下文处理：FlashAttention 技术优化 Transformer 内存效率（支持 32k 上下文）
   领域适配：LoRA 微调技术降低领域数据需求（金融 / 法律场景）
   知识整合
   结构化数据融合：SQL 注入生成器实现数据库交互（企业 ERP 系统）
   动态知识更新：RAGFlow 框架支持增量式知识图谱构建
2. 测试技术方向
   评估指标
   细粒度指标：RAGChecker 的声明召回率（衡量检索全面性）
   实时监控：RAG Logger 工具记录检索延迟 / 生成耗时（SLA 保障）
   多模态评估：BLIP-2 模型实现文本 - 图像生成质量评分
   测试数据集
   对抗性测试：HaluEval-Wild 数据集模拟真实用户幻觉诱导场景
   领域数据集：BioASQ（医疗）、HotpotQA（多跳推理）
   自动化工具
   端到端测试：Ragas 框架自动生成测试用例并执行评估
   性能压测：Locust 工具模拟万级并发请求（金融客服场景）

二、研发与测试协同机制

1. 技术协同路径
   评估标准共建
   研发团队提供候选模型（如 DeepSeek-V3），测试团队基于 RAGChecker 制定评估指标（如声明召回