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搭建智能知识库时，企业可能会遇到哪些挑战？本文详细梳理了16类常见问题及解决方案。 核心内容： 1. 数据侧问题：数据分散、格式混乱、知识更新频繁、文档质量差、权限管理 2. 检索与嵌入阶段问题：Chunking切分不合理、嵌入模型选择不当、向量库选型混乱 3. 大模型调用阶段问题：Prompt构造粗糙、无rerank或摘要聚合、大模型调用成本过高
一、数据侧问题（知识准备阶段）
多来源：PDF、Word、Excel、网页、邮件、数据库、代码注释…
有些带格式/图片，有些是表格，难以统一处理
每周都有新政策、新产品文档
没有“知识增量更新”机制，向量库频繁重建
内容重复、废话多、错别字
文档结构混乱：段落标题不清、上下文不连贯
某些知识只给部分人用，RAG 默认是“全量检索”
缺乏“用户身份感知 + 检索过滤”机制
切太碎 → 上下文断裂
切太大 → 相似度降低、token 超长
没有按文档结构（如章节、段落）切分
使用通用英文模型处理中文内容，效果差
没有评估向量相似度的语义表现力
有人选 Pinecone、Qdrant、Weaviate、pgvector，但不清楚性能差异
不清楚是否需要混合索引（向量 + keyword）
缺少备份机制或版本管理
把检索内容全堆上去，超长 + 模型迷惑
没有做 prompt 模板封装、指令细化
拿到多个 chunk 不做排序、摘要聚合，导致回答杂乱无章
一问就是 GPT-4 → 高成本
没有做缓存 / fallback / 小模型优先策略
每次都调用向量库 → 无缓存 / 无近似索引优化
向量库部署不合理（跨区域、资源不足）
无检索准确率评估指标（如 MRR、Precision@k）
用户问了啥？模型答得准不准？无法反馈优化
模型响应失败、embedding 服务超时无感知
无日志追踪每一步（embedding → 检索 → prompt → 调用）
谁来维护知识？什么时候更新？
无知识审核流程，用户提错问题也不纠偏
回答不引用来源
有时答非所问、编造内容，用户不敢用
海外企业 → 英文 + 中文 + 日文文档都有
没有移动端支持，或者网页体验差
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