哈嘍，大家好，小圓今天想跟大家好好聊聊RAG構建知識庫的那些事，不少人覺得RAG不就是“錄入、檢索、增強、生成”四步走嘛，Demo階段跑起來確實不難，但一到真實業(yè)務場景，要么召回率上不去，要么模型總說“胡話”，想搭個能長期用的知識庫更是難上加難。

其實說白了，RAG的效果天花板從來不是模型多強，而是你家知識庫的質量夠不夠硬、結構夠不夠清晰，今天咱們就從最容易被忽略但最關鍵的“錄入”環(huán)節(jié)扒起，把這地基工程的細節(jié)講透。

錄入可不是把文件一股腦丟進去就完事了，得先選對原料再做好初加工，這兩步直接決定了知識庫的價值，之前跟做客服系統(tǒng)的朋友聊過，他們一開始貪多導入了一大堆無關的公開數(shù)據(jù)，結果用戶問業(yè)務問題時總匹配到?jīng)]用的內容。

后來砍了冗余數(shù)據(jù)只留核心業(yè)務資料，效果立馬提升了不少，數(shù)據(jù)源主要分三類，各有各的門道，內部業(yè)務數(shù)據(jù)絕對是香餑餑，像產(chǎn)品文檔、售后記錄、業(yè)務SOP這些，跟業(yè)務貼得最近，是構建專屬能力的關鍵。

不過用的時候得注意，得跟業(yè)務同事確認清楚字段含義，比如同樣是客戶狀態(tài)，銷售那邊指的是成交階段，售后可能指服務等級，不對齊很容易出歧義，公開數(shù)據(jù)集比如HuggingFace、Kaggle上的資源，適合快速補知識盲區(qū)，但千萬別貪多，得挑跟業(yè)務相關的子集。

不然只會讓知識庫更亂，定向爬蟲能精準補領域知識，但必須守規(guī)矩，robots協(xié)議得遵守，敏感信息絕對不能碰，選好原料就得做結構化處理，說白了就是讓機器“看得懂”，文本類資料要做好標簽化，給產(chǎn)品文檔標上產(chǎn)品名稱、功能模塊。

給業(yè)務手冊標上責任部門、風險節(jié)點，這樣模型檢索時能精準定位，表格是個難點，二維結構機器不好理解，我見過不少團隊直接丟Excel進去，結果模型沒法跨表查數(shù)據(jù)，其實只要定義好字段語義、做好跨表關聯(lián)。

轉成TableSchema對象，就能讓靜態(tài)表格變成可推理的知識單元，3圖片類比如流程圖、界面截圖，先用OCR提取文本，再識別節(jié)點關系、打語義標簽，這樣搜文本就能召回相關圖片，還能做圖文聯(lián)合理解，做好這些，所有數(shù)據(jù)都會統(tǒng)一成規(guī)范格式進入下一步。

內容清洗就像給知識“洗澡”，既要洗干凈又不能破壞本身的意思。基礎凈化主要處理格式問題，比如刪掉亂碼、多余的空白字符，統(tǒng)一編碼和換行格式，我之前處理過一批掃描的手冊，頁眉頁腳和頁碼占了不少篇幅，刪掉之后清爽多了。

語義降噪更關鍵，要刪掉重復的段落和文檔，矯正矛盾信息，比如同一個產(chǎn)品功能有兩個版本的說明，得跟業(yè)務方確認清楚哪個是最新的，還得檢查有沒有邏輯斷裂的片段，不然模型很容易理解跑偏，分塊是很多人踩坑的地方，切得不好直接影響召回率。

固定字符數(shù)分塊最容易實現(xiàn)，比如500字一塊，但缺點也明顯，很可能把一句話切成兩半，語義不完整，優(yōu)化的辦法是加規(guī)則分隔符再留10%-20%的重疊區(qū)間，保證上下文連貫，遞歸分塊就智能多了，先按大的分隔符比如段落切。

切完如果還是太長，再按句子切，適合專業(yè)文檔和長文本，基于格式的分塊針對性很強，Markdown按標題層級切，代碼按函數(shù)切，能最大程度保留原有結構，語義分塊最高級，先轉成向量再按相似度聚類，把相關的句子放一塊，適合高精度的企業(yè)級知識庫。

向量化說白了就是給知識做語義翻譯，把人類能懂的文本變成機器能計算的向量，整個流程分三步，離線階段先把每個分好的塊轉成固定維度的向量，比如768維或1024維，再存到向量數(shù)據(jù)庫里，像FAISS、Milvus這些都是常用的。

這一步就相當于給每段知識辦了張語義身份證，在線檢索時，用戶的問題會用同一個模型編碼成向量，然后去向量數(shù)據(jù)庫里找相似度最高的top-k個塊，這時候模型的穩(wěn)定性直接決定能不能找到對的知識。

聊到向量化模型，很多人會提開源的bge-large-zh，但從實際落地情況看，企業(yè)里用得最多的還是百度的文心ernie系列，尤其是客服和搜索系統(tǒng)，阿里的Open-Text-Embedding在政企場景占比很高，訊飛、智譜這些廠商的模型大多是企業(yè)內部使用，個人開發(fā)者接觸不到。

回頭看RAG構建知識庫的過程，“錄入”這個地基工程確實是決定效果上限的關鍵，從選數(shù)據(jù)源到結構化、清洗、分塊再到向量化，每一步都不能馬虎，數(shù)據(jù)源選得準，結構化做得好，清洗分塊到位，向量化精準，后續(xù)的檢索和生成才能水到渠成。

很多團隊一開始只盯著模型，忽略了這些基礎工作，結果在真實業(yè)務中處處碰壁，其實RAG的核心邏輯很樸素，就是好料出好品，把知識庫的地基打牢了，再結合后續(xù)的檢索和生成優(yōu)化，才能搭建出穩(wěn)定可靠、能支撐業(yè)務的系統(tǒng)。