RAG 从知识入库到在线问答的完整流程是什么？
考查重点：离线接入与在线检索生成的职责
未标记
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参考答案
核心回答
RAG（检索增强生成）通常分为离线和在线两个过程：离线把知识处理成可检索的数据，在线根据问题找到证据，再让模型组织回答。
离线：文档接入 → 解析与清理 → 切分 → 建立索引
在线：用户问题 → 检索 → 组织上下文 → 模型生成 → 返回回答与引用
这里描述的是常见的“先检索、后生成”流程。Agentic RAG 则允许模型决定是否检索、检索什么以及是否继续查找。LangChain 的检索文档区分了这些组织方式。
离线：把知识变成可检索的数据
- 接入与解析。 读取文档内容，保留标题、来源地址、版本等信息；表格和图片按实际业务需要处理。
- 清理与切分。 去掉重复和无用内容，按段落、章节等边界切成适合检索的片段。切片不只是追求长度一致，还要尽量保留语义。
- 建立索引。 使用向量检索时，为片段生成 Embedding 并保存索引；也可以使用关键词检索，或组合多种检索方式。
Document loader、text splitter、embedding、vector store、retriever 是一类实现中的常见组件名称，并不意味着必须使用某个框架。组件说明
在线：从问题到有依据的回答
- 理解问题。 根据需要补充对话上下文、澄清问题或改写检索词。
- 检索候选片段。 找到可能相关的资料。召回结果过多或排序不理想时，再考虑去重、重排等步骤。
- 组织上下文。 将选中的片段与问题交给模型，并保留片段对应的来源信息。
- 生成与返回。 模型根据证据回答；引用应能定位到实际检索到的资料，证据不足时应说明缺口。
重排可以进一步判断相关性，但会增加请求时间，是否使用取决于检索效果和响应时间要求。
用企业制度问答举例
以员工提问“出差住宿费超过标准怎么办”为例：
- 入库时保留制度的生效时间和文档来源，避免把不同版本混在一起。
- 检索时按用户所属地区和可访问范围过滤资料，再找住宿标准与例外审批条款。
- 回答同时说明标准和例外流程，并给出对应条款链接。
- 如果只有旧制度，说明资料缺口，不能把旧版本描述成当前规定。
常见追问
RAG 是否必须使用向量数据库？
不必须。核心是为生成过程提供检索得到的外部证据，检索可以来自关键词搜索、数据库查询或其他知识接口。
回答错误时先改 Prompt 吗？
先沿链路定位：文档有没有入库、是否切坏、相关片段有没有召回、是否进入上下文，最后再看模型有没有正确使用证据。否则可能在生成端反复调参，却没有解决检索缺失。
参考资料
资料核对：2026-09-10。企业制度问答为示例。
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