视频字幕
RAG，即检索增强生成技术，可以显著提升知识库的检索准确率。构建高质量知识库的关键步骤包括：明确业务场景与知识范围，数据收集与初步整理，数据清洗，以及数据结构化与分块。RAG系统的核心组件包括知识库、检索器和大语言模型，它们协同工作，将用户查询转化为准确的回答。
数据清洗是构建高质量知识库的关键步骤，包括去除无关信息，处理格式问题，纠正错误，统一术语与口径，以及去除重复内容。清洗后，需要进行数据结构化与分块，将长文本切分成适合检索的小块，添加元数据，提取结构化信息，并构建知识点之间的关联关系。这些步骤能显著提升检索的准确性和效率。
构建向量索引是RAG系统的核心步骤，包括选择合适的嵌入模型，将数据块转化为高维向量，存储到向量数据库，并建立索引加速相似度搜索。为了提高检索准确率，我们需要优化检索策略，包括查询预处理，混合检索方法，利用元数据过滤，以及对初步检索结果进行重排序。在向量空间中，查询被转化为向量，系统找出最相似的文档向量作为检索结果。
优化Bad Case是提升RAG知识库准确率的关键环节。我们需要建立每周复盘机制，分析失败原因，如知识库缺失、数据质量问题、分块不当或检索策略问题等，然后针对性地进行改进。业务配合与持续迭代同样重要，业务部门需要提供数据和验证结果，我们需要收集用户反馈，技术与业务共同分析Bad Case，并建立知识库定期更新机制。这种持续优化的循环过程包括收集反馈、分析问题、优化系统和验证效果四个阶段，技术团队和业务团队需要紧密协作，共同推动知识库质量的不断提升。
总结一下RAG知识库构建的最佳实践：首先，高质量知识库构建需要明确业务场景、精细数据处理和持续优化；其次，数据清洗与结构化是提升检索准确率的关键环节；第三，向量索引与检索策略优化能显著提高相关内容的召回率；第四，Bad Case分析与业务协作是持续提升系统质量的核心机制；最后，从图片案例可见，各部门应聚焦明确切入点，分阶段实施。例如，审计部可以搭建审计知识库智能问答系统，销售管理中心可以构建自然语言驱动的可视化数据查询系统，酒业可以开发白酒产品智能客服系统。通过这些实践，我们可以让RAG知识库的检索结果准确率得到显著提升。