rag搭建

企业或者小团队想用AI回答自己资料里的问题，现在主流做法是搭一套检索增强生成，简称RAG。思路不复杂：把文档处理成机器能索引的形式，用户提问时先检索出最相关的几段，再连同问题一起交给大模型，让它基于这些材料作答。很多人搭完之后的感受是，模型明明不差，答案却总是差点意思，说不上错，就是用不上。这类答非所问，原因经常不在模型身上。检索增强这套流程里，模型只负责最后一步，前面的资料怎么切、怎么存、怎么找