RAG 工程化落地：从理论到百万级数据实践

在 AI 大模型应用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是将企业私有数据与大模型能力结合的关键技术。本文将分享我们团队在百万级数据场景下的 RAG 工程化实践经验。

为什么需要 RAG

大语言模型虽然能力强大，但存在几个核心问题：

知识截止：模型训练数据有时效性
幻觉问题：对专业领域容易”编造”答案
隐私合规：企业数据无法直接用于训练

RAG 通过”检索+生成”的方式，让模型基于真实数据回答问题，有效解决上述问题。

系统架构设计

我们的 RAG 系统核心架构如下：

用户查询 → 查询理解 → 向量检索 → 结果重排 → 上下文构建 → LLM 生成 → 响应
             ↓
          关键词提取
             ↓
          意图识别

核心组件

1. 文档处理管道

# 文档处理流程示意
class DocumentPipeline:
    def process(self, document):
        # 1. 格式转换
        text = self.extract_text(document)
        # 2. 文本清洗
        cleaned = self.clean_text(text)
        # 3. 智能分块
        chunks = self.smart_chunking(cleaned)
        # 4. 向量化
        embeddings = self.embed(chunks)
        # 5. 存储
        self.store(chunks, embeddings)

2. 检索策略

我们采用混合检索策略：

向量检索：语义相似度匹配
关键词检索：精确匹配兜底
重排序：基于业务规则调整排名

工程化挑战与解决方案

挑战一：大规模数据的向量化

问题：数十万商品数据，向量化耗时长

解决方案：

批量处理 + 并行计算
增量更新而非全量重建
本地 Embedding 模型降低成本

挑战二：检索质量优化

问题：检索结果相关性不足

解决方案：

查询扩展：同义词、上下位词扩展
多路召回：向量 + 关键词混合
业务规则过滤：时效性、权限等

挑战三：成本控制

问题：大模型 API 调用成本高

解决方案：

分级处理：简单问题用小模型
结果缓存：相似问题复用答案
Token 优化：精简上下文

实际效果

经过工程化优化，我们的 RAG 系统达到：

指标	数值
数据规模	50万+ 文档
检索延迟	< 200ms
回答准确率	85%+
日均调用	10万+

总结

RAG 不只是技术方案，更是工程能力的体现。真正落地需要考虑：

数据质量：垃圾进垃圾出
性能优化：用户体验是底线
成本控制：可持续才能长期发展
持续迭代：没有一劳永逸的方案

下一篇我们将深入分享向量数据库选型与优化经验，敬请期待。