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在RAG应用中，处理复杂多跳问题是一个常见难点。用户的问题往往需要从多个不同的文档中提取信息，然后进行综合分析才能得出答案。传统的单次检索方法难以应对这种复杂场景，需要采用查询扩展、多跳检索等高级技术来解决。
数据时效性是RAG系统面临的另一个重要挑战。随着时间推移，文档库中的信息会变得过时，而新的信息不断产生。系统需要支持增量索引更新，实现版本控制，甚至提供实时或准实时的数据更新能力，以确保用户始终能检索到最新、最准确的信息。
提高检索精度与召回率是RAG系统优化的核心问题。单纯的向量搜索往往不够精确，可能检索到不相关文档或遗漏重要信息。解决方案包括混合搜索，结合向量搜索和关键词搜索的优势；重排序技术，使用更复杂的模型对初步结果进行二次排序；以及元数据过滤和微调嵌入模型等方法。
生成内容的忠实性与一致性是RAG系统的关键挑战。大语言模型可能产生幻觉，即使提供了准确的源文档，也可能生成与文档不符的信息。解决方案包括精心设计的Prompt工程，要求模型严格基于提供的文档回答；引用来源机制，让模型标注信息来源；以及后处理验证，检查生成内容与源文档的一致性。
总结RAG应用的工程实践经验：查询扩展技术相对容易实现，但效果依赖于扩展策略的质量；增量索引是系统的基础能力，需要向量数据库的支持；混合搜索是最常用且有效的优化方法；Prompt工程是最直接的优化手段；在实际部署中，需要权衡更新频率、资源消耗和数据一致性。通过综合运用这些技术，可以构建高质量的RAG应用系统。