AI开发实战：解决RAG的召回不准问题 - 链载Ai

ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 1px;">在AI开发的路上，我们总会遇到各种技术难题。今天想和大家分享一个最近解决的RAG（检索增强生成）项目难题。

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各种格式混杂

ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 1px;">传统的RAG架构在处理这些异构数据时表现不佳，召回精度始终达不到理想效果。RAG的召回质量直接决定了大模型生成的质量。召回不准确，再强大的生成模型也会"瞎答"。

调整embedding模型
优化chunk分割策略
改进相似度计算方法

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ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 1px;">作为十几年的SharePoint老兵，我立即想到了一个新思路：让SharePoint来承担文档管理和检索的重任？

ingFang SC", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Helvetica Neue", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 1px;">

技术实现思路

1. 文档统一管理

将所有异构文档上传到SharePoint，利用其强大的：

文档解析能力
元数据提取功能
全文索引机制

2. 权限体系整合

SharePoint自带的权限管理系统完美解决了企业级应用的权限控制需求，这是意外收获。

3. 双轨检索策略

结合SharePoint的Microsoft Search和传统的语义检索：

关键词检索：利用SharePoint的全文索引
语义检索：保留原有的向量检索能力

这样形成了"关键词+语义"的双轨并行检索机制。