高校RAG实践避坑指南：从评测到多路召回的全链路优化

看到不少朋友在抱怨：“明明给 AI 喂了文档（RAG），怎么它表现得还是像猪一样笨？”

别急着怪大模型，这很可能不是模型的问题，而是你的 RAG 流程（Pipeline） 出了岔子。作为一名深耕数据库与 AI 结合的技术人，我把这篇关于 RAG 评测与优化的核心精要为你总结如下：

核心观点：为什么你的 RAG 效果差？

RAG（检索增强生成）本质上是开卷考试。如果 AI 答得烂，通常只有三个原因：

1. 书找错了：检索回来的内容牛头不对马嘴（召回率/精度低）。
2. 书找全了，但干扰项太多：塞给 AI 的无效信息太多，它被绕晕了。
3. 书没问题，但学生太笨：给它正确答案，它也理解不了（模型能力上限）。

一、 拒绝“感觉”，用数据说话（Ragas 评测法）

优化 RAG 的第一步不是改代码，而是量化。我推荐使用 Ragas 框架，从两个维度死磕数字化指标：

1. 生成质量（Answer Correctness）

• 语义相似度：回答和标准答案意思像不像？
• 事实准确度：把回答和标准答案拆成一个个“观点”，像做 Full Outer Join 一样去对比，算 F1 Score。

2. 检索质量（Context）

• 召回率 (Context Recall) ：标准答案里的知识点，你搜出来的文档片段里覆盖了多少？
• 召回精度 (Context Precision) ：搜出来的片段相关吗？最重要的那个片段是不是排在最前面？

二、 解决之道：全链路优化全景图

如果你的 AI 表现不佳，请对号入座进行优化：

1. 基础建设：解析与切分

• 精准解析：PDF 的双栏排版、图片、公式，如果解析乱了，后面全白搭。
• 科学切分：别只用固定长度切分。尝试父子模式（小块检索，大块喂给模型）或语义切分，确保上下文不丢失。

2. 数据库端的“降维打击”

身为数据库专家，我建议在 PostgreSQL/PolarDB 中利用插件实现多路召回。直接在熟悉的 数据库 环境中集成 RAG 能力，可以大幅简化技术栈：

• 向量检索：用最新的 Embedding 模型（如 BGE 系列）。
• 全文/模糊检索：利用 pg_jieba 或 pg_bigm 补齐关键词匹配的短板。
• KV 标签：让 AI 提前给分片打标（人物、地点等），检索时强制过滤。

3. 杀手锏：Rerank（重排序）与 BM25

• BM25 算法：这是老牌但极其有效的相关性打分算法，能兼顾词频和稀有度。
• Rerank 模型：先粗排搜出 top 100，再用专门的 Rerank 模型精排选出 top 5。
• 滑动窗口：召回片段后，自动带出它前后的邻居片段，补齐上下文语义。

三、 总结：RAG 是一项系统工程

RAG 不是简单的“把文档向量化存进数据库”就完事了。它涉及文档清洗、结构化标注、多路召回、重排序、以及上下文扩充等一系列精细操作。

我的经验总结：如果召回精度低，就上 Rerank 和 BM25；如果召回覆盖率低，就调整切分粒度和 TopN；如果都做好了还不行，那可能真的要考虑换个参数量更大的模型（如 DeepSeek、Qwen 等）。

希望这篇从评测到优化的全链路指南能帮你避开 RAG 实践中的那些“坑”。想了解更多前沿的数据库与 AI 结合实践，欢迎持续关注 云栈社区 的相关讨论。