人工智能浪潮席卷的当下，各行各业都在积极探索 AI 的落地应用，其中 RAG（Retrieval Augmented Generation）知识库因其技术成熟且能快速发挥 AI 价值，成为企业优先考虑的方案。本文聚焦于 RAG 实践中提升问题回答准确率这一关键难题，分享了团队探索出的高效技术设计方案。

RAG 知识库能让 AI 针对用户特定知识问题给出准确回答，应用场景广泛，涵盖内部员工问答、智能客服、产品文档助手等。然而，当前主流的知识库切片方案存在诸多问题，影响回答准确性。版本管理难题让新旧版本易混淆，存储成本高且易导致 AI 给出错误答案；跨页知识点割裂使 AI 无法完整理解知识点，同样造成回答不准确。

为解决这些问题，团队提出颠覆主流的方案 —— 直接存储 “问答对”。这种方案优势显著，匹配度更高，能避免内容割裂，还能完美解决版本管理问题，大幅提升回答准确率。 在落地实践中，也遇到了一些难题并给出了解决方案。对于图片和附件的保存，利用向量数据库备注字段保存其链接或标识，既能保证回答质量和准确度，又方便后期维护。让大语言模型生成问答对时，团队分享了节省 50% 成本的对话优化技巧，通过伪造对话历史记录避免重复的上下文传输成本，同时让大模型创建的 Summary 信息有助于提高响应效率和准确性。问答对的保存结构涵盖了核心信息及元数据，方便检索和理解。

技术架构层面，该 RAG 方案围绕构建、检索、生成三个核心环节构建。部署方案采用 Qdrant 向量数据库存储和检索向量化问答对，MySQL 数据库存储问答对元数据及其他结构化信息。

经过实践评估，方案落地后，回答准确率从 60% 飙升至 95%，这一显著效果并非标题党。通过将知识库切片方案从传统文档切片转变为问答对存储，并结合一系列优化技巧，真正发挥了 AI 在知识管理中的巨大潜力。

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