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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： 2018

作者：AI技术的实例与创新

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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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