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AI开发实战:解决RAG的召回不准问题

发布日期:2025-06-14 10:03:17 浏览次数: 1538
作者:AI技术的实例与创新

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实战经验分享:如何巧妙利用SharePoint解决RAG项目中的异构数据召回难题。

核心内容:
1. 企业级AI项目中RAG面临的异构数据召回挑战
2. 创新性采用SharePoint平台实现文档统一管理与双轨检索
3. 技术实现方案与意外收获的权限控制解决方案

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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。

How RAG works with AI - Easy Redmine

最近接手了一个企业级AI项目,面临的第一个难题就是文件格式混乱

  • PDF文档
  • Excel表格 
  • Word文件
  • 网页内容
  • 各种格式混杂

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"。

我尝试了各种优化方案,包括:

  • 调整embedding模型
  • 优化chunk分割策略
  • 改进相似度计算方法

但效果始终不尽如人意。


就在上周,我发现客户企业有SharePoint平台,并且基本处于闲置状态。

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?


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。


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