RAG的效果，80%取决于数据管道RAG（检索增强生成）的原理不复杂：用户提问后，先从知识库中检索相关文档，把检索结果和问题一起交给大模型生成答案。它解决了大模型幻觉和知识过时的问题，是当前企业落地大模型应用的主流方案。但很多团队搭RAG时把精力放在模型选择和提示词调优上，忽略了真正决定效果的部分——数据管道。RAG的效果上限由知识库质量决定，而知识库质量由数据管道决定：抓取的数据脏，检索就乱；分块策略不对，语义就割裂；向量化质量差，召回就不准。80%的RAG效果问题，根源在数据管道。这篇文章从工程视角拆解RAG数据管道的完整链路：网页抓取、内容清洗、文本分块、向量化、向量存储、检索优化。整体 ......
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