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RAG 居品在落地时常被用户吐槽，其迭代并非堆技艺参数，而是围绕企业用户确实场景，惩办核肉痛点。本文共享 4 个瑕疵迭代标的，全是实操干货，助您打造好用的 RAG 居品。

作念 AI 居品的都懂，RAG 居品最难过的不是技艺不够炫，而是落地时被用户吐槽 “看着横蛮，用着憋闷”：

财务说 “解析后的财报表格行列错杂，还平直动查对”；客服说 “用户问‘这个决策 ROI 几许’，系统搜不到对应的 A/B 决策数据”；工程师说 “居品手册里的安装图，系所有统读不懂，还得我方翻几十页”……

其实 RAG 居品的迭代，从来不是堆技艺参数，而是围绕 “企业用户确实使用场景”，惩办 “读不懂、搜不准、答不靠谱、隐痛不全” 的核肉痛点。聚积咱们团队的落地训诲，共享 4 个瑕疵迭代标的，全是从用户反馈里抠出来的实操干货：

迭代标的 1：烧毁 “翰墨提真金不怕火” 执念，转向 “结构化重建”—— 惩办 “文档读不懂” 的底层痛点

迭代配景（用户痛点）

早期 RAG 居品跟风作念 “OCR 翰墨提真金不怕火”，但企业用户的文档压根不是 “整洁文本”：多栏排版、图文环绕、跨页表格、无线少线表、数学公式遍地可见。

用户反馈 “提真金不怕火出来的翰墨逻辑断裂，比如三栏文档的内容乱凑在一皆，表格数据对应不上，公式更是所有没法用”—— 极度于给后续检索、生成要津喂了 “垃圾数据”，再先进的算法也徒劳。

① 复杂排版：作念 “生成式解析”，而非 “国法拼集”

居品逻辑：师法东说念主读施展的民风，让系统 “先和会语义，再排序内容”，而不是遵照版面位置

具体优化：上线 “文档逻辑重建” 功能，通过自记忆并行解码技艺，让系统先读懂前文，再顺着语义 “续写” 下一个元素（段落、表格、标题），哪怕是图文环绕、跨栏段落等 8 类复杂排版，也能按阅读逻辑排序。

用户价值：再也毋庸手动救助解析后的文档规定，比如图文环绕的图注不会插到其他段落里。

② 复杂表格：单器具隐痛全场景，拒却 “多组件适配”

居品逻辑：企业用户的表格类型太多（有线 / 无线 / 少线 / 澌灭单位格），传统居品靠多个组件适配，用户切换勤奋还容易出错，是以迭代时聚焦 “单器具全兼容”。

具体优化：上线 “智能表格规复” 功能，通过和会行列联系和元素特征，自动展望行列终止线并重组结构，无论是财务无线数据表，依然业务少线统计表格，都能精确还原。

落地后果：业务测试集准确率达 89%，用户反馈 “表格解析后径直能用，毋庸再手动修正行列联系”。

③ 子元素识别：径直输出截止，砍掉 “多要津拼接”

居品逻辑：公式、子图和翰墨耦合度高，传统 “定位 + 识别 + 拼接” 的过程容易传递相当，用户吐槽 “公式识别后语义丢失，子图位置错杂”。

具体优化：迭代后，系统在翰墨识别时径直输出公式的 LaTeX 内容，同期精确标注子图坐标，砍掉中间拼接要津。

落地后果：图像识别准确率 95%，公式识别准确率 85%，用户毋庸再手动补全公式语义。

迭代核心价值

给后续要津喂入 “逻辑连贯、结构圆善、元素皆全” 的干净数据 ——

这是 RAG 居品 “好用” 的前提，亦然用户从 “吐槽解析垃圾” 到 “镇定用” 的瑕疵曲折。

迭代标的 2：检索前先 “猜透用户心念念”—— 把 “搜非所问” 形成 “精确掷中”

迭代配景（用户痛点）

早期居品径直把用户发问丢进检索系统，截止发现：用户的发问从来不是为 “向量搜索” 缱绻的 —— 多轮对话不详主语（“这个决策的 ROI 几许？” 没说清 A/B 决策）、一个问题藏多个需求（“A 和 B 的星数折柳是几许？哪个更多？”）、用里面缩写（“ROE”“CRM”）…… 用户反馈 “搜了半天找不到想要的，还不如我方翻文档”。

① 查询改写：补全高下文，惩办 “以文害辞”

居品逻辑：用户在多轮对话中容易不详瑕疵信息，系统需要自动补全，而不是让用户从头发问

具体优化：上线 “高下文补全” 功能，聚积历史对话和面前问题，自动完成指代消解（比如把 “你最心爱哪一种？” 改写为 “你最心爱 2024 年甜品新品中的哪一种？”）。

技艺选型：莫得效复杂的 seq2seq 方法，而是接受 “大模子 + 小样本 + 念念维链” 锤真金不怕火，均衡准确率和效用 —— 居品司理要的是 “用户能用”，不是技艺炫技。

② 查询办法：拆解复杂问题，幸免 “遗漏需求”

居品逻辑：用户的复杂问题（多主体、多需求）淌若径直检索，容易只掷中部分信息，是以需要先拆解再检索。

具体优化：上线 “复杂问题拆解” 功能，比如把 “A 和 B 的 GitHub 星数折柳是几许？哪个更多？” 拆为 3 个子任务：查 A 星数→查 B 星数→对比大小，折柳检索后再整合谜底。

用户价值：“一次发问就能拿到圆善谜底，毋庸分屡次问”。

③ 术语映射：弥合 “术语范围”，惩办 “搜不到”

居品逻辑：企业用户常用里面缩写、专科术语，常识库中可能莫得对应的瑕疵词，导致检索失效。

具体优化：上线 “专科术语智能映射” 功能，当用户输入 “ROE” 这类常识库莫得的术语时，系统自动生成圆善界说（“ROE 即鼓吹权利汇报率……”），用这个 “伪文档” 向量去检索，哪怕文档里只提过 “鼓吹权利汇报率”，也能精确调回。

④ 多级切分：兼顾 “精确” 与 “圆善”，惩办 “长文本语义幻灭”

居品逻辑：长文本切分是行业痛点 —— 切太细会丢语义，切太粗会影响检索精确度，用户反馈 “要么搜不到瑕疵信息，要么搜到的内容不圆善”。

具体优化：迭代 “生成式多级切分” 功能，输出 “粗粒度一级片断（圆善语义）+ 细粒度二级片断（精确检索）”，检索时先匹配二级片断，再关联一级片断补充圆善语义。

⑤ 多策略搜索：兜底 “精确调回”，拒却 “一刀切”

居品逻辑：不同场景（随笔本 / 长文本 / 低频次瑕疵词）需要不同的检索策略，单一向量搜索无法隐痛通盘需求。

具体优化：组合 “向量搜索 + 瑕疵词搜索 + 谋划性排序” 三大策略，比如查询 “特斯拉东说念主形机器东说念主硬件资本”（随笔本 + 低频次），用瑕疵词搜索兜底；查询长文本需求，用向量搜索匹配语义。

迭代核心价值

检索的核心不是 “搜得快”，而是 “搜得对”—— 通过优化 “用户意图和会”，让系统从 “被迫检索” 形成 “主动匹配”，检索精确度晋升后，用户使宅心愿径直翻倍。

迭代标的 3：冲破 “RAG vs 校准” 二选一 ， 用 “协同缱绻” 惩办 “输出不靠谱” 的信任危境

迭代配景（用户痛点）

早期居品要么只作念 RAG（外挂常识库），要么只作念模子校准（内化国法），截止用户反馈：“RAG 能快速拿新信息，但谜底时常瞎编”“纯校准的模子不会乱编，但常识更新慢，新战术、新址品信息查不到”—— 核心矛盾是 “既要新，又要准”。

居品迭代决策：“RAG + 校准” 协同架构

先明确迭代逻辑：校准的核心不是 “记常识”，是 “守国法”

居品缱绻时，咱们把 RAG 定位为 “常识引擎”（肃肃找最新、最全的信息），把校准定位为 “国法引擎”（肃肃教系统 “奈何用常识”），二者协同而非对立 —— 这是从 “用户需要靠谱谜底” 登程的核心决策。

① 行业适配：作念 “垂直场景校准”，拒却 “通用型和会”

用户痛点：通用 RAG 居品读不懂行业术语，比如金融用户问 “物联网企业战术赞助”，输出的谜底遗漏呈报条款；政务用户问 “做事过程”，回话不合乎官方范式。

具体优化：用垂直行业数据（金融、政务、老师等）作念有监督校准，同期构造 RAG 场景锤真金不怕火样本（问题 + 检索片断 + 高下文 + 标注谜底），让系统既懂专科常识，又合乎行业回话模范。

② 逻辑筹商：加 “念念维链锤真金不怕火”，惩办 “不会推理、不会算”

用户痛点：濒临保障保费核算、财务数据对比等需求，系统要么径直给无理谜底，要么不会拆解逻辑。

具体优化：上线 “分步推理” 功能，通过念念维链锤真金不怕火让系统 “先和会意图→定位瑕疵信息→生成推理身手→筹商截止”，复杂筹商时调用筹商 API，比如用户问 “给父母买两款保障总保费几许”，系统会拆解 “单东说念主保费 ×2 + 重叠国法”，算出截止并诠释预算缺口。

③ 表格和会：从 “看懂” 到 “会用”，餍足 “数据分析需求”

用户痛点：零卖、金融用户需要分析销售看板、居品数据表，但早期居品只可提真金不怕火表格翰墨，不会总结、对比、推理。

具体优化：针对表格缱绻 4 类辅导锤真金不怕火：常识抽取（复旧澌灭单位格）、表格总结、逻辑推理、数值比拟，超长表格聚积 Text2SQL 精确提真金不怕火数据，比如用户问 “2024 年 Q3 各居品销售额 Top3”，系统能径直从表格中筛选并生成新表格。

④ 信任构建：加 “拒答 + 开首标注”，惩办 “瞎编问题”用户痛点：系统遭逢不会的问题也硬答，谜底莫得开首，不敢用在职责中。具体优化：无关内容拒答：构造正负样本锤真金不怕火，让系统 “没谜底就直说”，比如查询与常识库无关的问题，回话 “说明现存贵寓，我无法回答这个问题”；开首援用：生成谜底时标注参考开首（如 “谜底来自《2024 年 Q3 财报》P12”），复旧多开首关联；辅导适配：反映 “反问泄露、时局模范、变装设定” 等需求，比如用户要求 “以行业群众身份用表格输出”，系统能精确试验。

迭代核心价值

用户用 RAG 居品，实质是 “信任驱动”—— 独一让用户以为 “谜底靠谱、可追思、合乎需求”，才会不竭使用。“RAG + 校准” 的协同缱绻，恰是惩办了 “信任危境”。

迭代标的 4：从 “读翰墨” 到 “读图文视频”—— 拓展 “常识隐痛限制”

迭代配景（用户痛点）

早期纯文本 RAG 居品，遭逢企业里的图表、图纸、视频就 “歇菜”：财务要分析财报 K 线图，工程师要查居品安装图，客服要学培训视频里的操作身手，但系统只可处理翰墨，用户吐槽 “核心常识藏在视觉里，系统看不到，即是没用”。

居品迭代决策：上线 “端到端多模态 RAG”

核心逻辑：不是 “看图谈话”，是 “图文视频深度和会推理”

居品缱绻时，咱们拒却 “图片转翰墨” 的纯粹决策（容易丢失语义），而是打造 “解析 – 检索 – 生成” 全链路闭环，让系统委果 “看懂” 视觉信息。

① 多模态解析：绑定 “翰墨 – 视觉” 联系，幸免 “图文脱节”

具体优化：用户上传 PDF、PPT、图片、视频后，系统解析为 Markdown 时局，精确记载 “翰墨 – 图像 / 视频片断” 的对应联系，比如图表标题、坐标轴含义、子图位置、视频瑕疵帧对应的翰墨诠释。

用户价值：检索时不会只调回环字，还能同步找到对应的图表、视频片断，比如查 “2024 年 Q3 营收”，会同期调回财报翰墨 + 对应的 K 线图。

② 视觉和会锤真金不怕火：让系统 “看清、锁定、答准”

居品念念考：视觉信息容易出现 “识别无理”“张冠李戴”，是以锤真金不怕火时重心惩办 3 个问题：

看清：动态分辨率锤真金不怕火，哪怕是低了了度图表，也能捏准极少点后两位数据；锁定：多纪律夹杂锤真金不怕火，通过 “全局场景识别 + 局部细节匹配” 双重校验，在相似视觉素材中精确定位核心信息。比如工程师上传 5 张同系列居品安装图查询 “零件 A 安装位置”，系统能快速摒除侵略图，锁定包含零件 A 的图纸并标注具体坐标；答准：鲁棒性锤真金不怕火聚积 “谜底 – 视觉源绑定” 机制，一方面将推表面断与原始图片 ID 强关联（如 “论断基于图 3-2 安装图推导”），粗陋用户溯源查对；另一方面构造无极图像、瑕疵信息缺失等负样本，让系统学会主动拒答。比如濒临无极的手写图纸，系统会明确回话 “图像了了度不及，无法识别零件尺寸信息”。

③ 落地后果：3 类核心用户效用质变财务岗：财报 K 线图分析效用晋升 75%，曩昔需手动比对图表与翰墨数据 2 小时，当今系统可径直输出 “Q3 营收环比增长 15%，K 线显现月末增速放缓（见图 2）” 的整合论断；研发岗：安装图查询耗时从平均 15 分钟压缩至 2 分钟，零件定位准确率达 91%，工程师反馈 “毋庸翻几十页手册，搜瑕疵词就有带标注的图纸”；客服岗：培训视频内容检索隐痛率从 30% 晋升至 88%，新东说念主可径直查询 “设立故障排查身手”，系统自动提真金不怕火视频瑕疵帧 + 翰墨诠释，上手周期诽谤 40%。

迭代核心价值

多模态迭代透澈冲破了 RAG 居品 “只懂翰墨” 的天花板 —— 从 “隐痛翰墨常识” 升级为 “隐痛企业全步地常识”，让财报图表、居品图纸、培训视频等藏在视觉里的核心信息委果可用。这不是技艺炫技，而是惩办了 “企业一半常识无法被 AI 运用” 的压根痛点，也让 RAG 从 “辅助器具” 形成了 “全场景常识核心”。

收尾：RAG 居品迭代的 3 个底层逻辑与落地提议

01 核心逻辑复盘：从 “踩坑” 到 “落地” 的瑕疵领会用户驱动优先于技艺驱动：早期通盘踩坑（OCR 解析庞大、检索跑偏、瞎编谜底），实质都是没先惩办 “用户奈何用” 的问题。委果的迭代起先，是把财务、工程师、客服的吐槽形成需求清单；系统闭环重于单点优化：文档解析的 “干净数据” 是检索精确的前提，检索精确是校准落地的基础，多模态是常识隐痛的延迟 —— 四个要津丝丝入扣，缺一个都会让用户体验断层；信任构建是留存核心：用户镇定不竭用的不是 “技艺起先进” 的居品，而是 “敢用、好用” 的居品。从表格识别准确率 89% 到谜底开首标注，从术语调回率晋升 60% 到视觉信息拒答机制，通盘优化都在回答一个问题：“若何让用户坚信这个系统？”

02 给 AI PM 的落地提议：从小切口初始迭代

淌若你的 RAG 居品也卡在落地期，毋庸追求 “一步到位作念全链路”，不错按这个规定切入：

先捏解析：用 “表格识别准确率”“公式提真金不怕火可用率” 两个主张验收，先让财务、工程师镇定用；再优化检索：重心打磨 “术语映射” 和 “查询办法” 功能，用 “客服检索得胜率” 考证后果；终末补信任与多模态：先通过 “拒答 + 开首标注” 诽谤用户质疑，再说明行业需求拓展视觉能力（金融先作念图表解析，制造先作念安装图识别）。

RAG 居品的价值从来不是 “检索 + 生成” 的技艺组合，而是通过技艺惩办

“东说念主在企业常识中低效穿梭” 的痛点。当系统能像老职工相似 “读懂文档、猜透需求、靠谱回答、看懂图文” 时，委果的效用改进才会发生。

本文由 @王俊 Teddy 原创发布于东说念主东说念主都是居品司理。未经作家许可，退却转载

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