RAG产品的核心功能点

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）产品的核心功能点围绕“检索-增强-生成”的闭环设计，旨在解决大语言模型（LLM）在知识更新、专业领域准确性、幻觉抑制等方面的局限性。以下是其核心功能点的系统性梳理：

一、基础功能模块
多模态数据接入与预处理
支持结构化（数据库、API）与非结构化数据（文档、网页、PDF、音频/视频转录）的接入。
数据清洗：去重、降噪、格式标准化（如OCR识别图片文字）。
动态更新机制：实时或定时同步最新数据源（如新闻、企业内部知识库）。
高效检索引擎
语义检索：基于向量数据库（如FAISS、Milvus）的相似度匹配，捕捉语义相关性。
混合检索：结合关键词匹配（BM25）与语义检索，平衡精确性与召回率。
多级检索：粗筛（快速召回候选文档）→ 精排（基于LLM重排序的细粒度筛选）。
上下文压缩：对长文档进行段落级切分与摘要生成，减少无效信息干扰。
上下文感知生成模块
动态提示工程：将检索结果格式化为结构化提示（如“相关文档摘要+来源”）。
知识注入：通过微调或上下文学习（In-context Learning）使LLM理解检索内容。
多轮对话管理：维护对话历史中的关键检索记录，避免信息丢失。
结果校验与过滤
事实性验证：交叉比对多个检索源，标记矛盾信息（如“该数据存在争议，请谨慎参考”）。
置信度评分：基于检索相关性分数与生成逻辑一致性，输出可信度等级。
安全过滤：屏蔽敏感信息（如个人隐私、暴力内容）及不符合合规要求的内容。
二、核心优化功能
检索优化策略
Query改写：将用户问题转换为更精准的检索关键词（如“苹果公司最新财报”→“Apple Inc. 2024 Q3 financial report”）。
动态权重调整：根据领域特性调整语义相似度与关键词匹配的权重（如医疗领域更依赖专业术语匹配）。
负样本挖掘：通过用户反馈或生成结果错误案例，优化检索结果的排序逻辑。
生成增强技术
分步推理（Chain-of-Thought）：将复杂问题拆解为多轮检索-生成步骤（如先检索定义，再检索案例，