哈嘍,大家好,我是小方,今天我們聊聊一個正在悄悄改變無數大廠和中小企業命運的“黑科技”——RAG。
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你可能覺得它只是個技術名詞,但你知道嗎,它已經讓很多公司的知識庫從“沉睡的檔案”變成了“最懂業務的超級員工”。
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第二道關是“檢索優化”。光靠語義向量搜索有時會“跑偏”,現在領先的做法是“多路召回”:同時用關鍵詞、語義向量甚至圖數據庫去查找,再把各路結果用一個小模型重新排序,確保Top3的結果就是最相關的。
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第三道關,是設計“人機共舞”的流程。RAG不是全自動的,尤其在對準確性要求極高的法務、醫療場景,好的系統會清晰標注答案來源,并允許專家一鍵否決或修正AI的答案,這個反饋又能反過來訓練系統,形成正向循環。
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技術從來都不是目的,解決實際痛點才是,RAG的爆火,是因為它實實在在地讓企業的知識流動了起來,降低了門檻,控制了成本。
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對于任何一家想用AI提質增效的企業來說,現在深入理解RAG,可能就是抓住下一波效率革命的關鍵起點,這條路沒有捷徑,但從一個具體的業務場景扎進去,你會看到不一樣的風景。
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