检索增强与知识生成

外部资料怎样支持回答复制锚点链接

RAG 在生成时取得外部知识，将相关材料交给模型回答。它连接资料维护、检索、上下文组装、生成和核查。知识可以来自文档、数据库、图谱或工具结果，模型权重仍参与解释与组织。

知识放在外部可以局部更新、附来源和按访问范围选择；新索引生效、权限一致与回答忠实仍需实现。私有文档发给外部模型、嵌入服务或观测平台时，数据依然可能离开系统。RAG 本身没有自动合规或事实保证。RAG 原论文

先确定答案需要什么证据复制锚点链接

一条问答可能需要局部段落、跨文档关系、全局汇总或精确计算。找到近似主题与取得足够证据不同。问“这份规则允许什么”可以检索规则段落；问“全部记录共有多少”需要覆盖与聚合，top-k 段落无法保证全集。

资料单元要保留身份、原文位置、版本、时间与权限。构造情境：两份说明含同一条款的旧版和新版。检索两者都相关；生成需要识别适用时点与版本，不能按相似分数直接选最新政策。

完整管线复制锚点链接

离线处理取得、解析、分块、表示与索引，在线处理查询、权限过滤、候选、排序和上下文。生成将声明关联到证据，核查识别不支持、冲突和未知。监控和样本反馈再指导更新。索引错误、证据缺失和生成误用的修复位置不同。

资料表示与证据单元 解释切分、语境和更新，检索策略与结构化回答 说明候选、改写、多跳和图/数据库，引用、评价与方案选择 连接验证和成本。