企业 RAG：利用可验证的来源建立响应

对公司文件进行回答的助理还必须帮助验证答案。当它指示一个过程时，阅读它的人应该能够理解它来自哪里，是否涉及所请求的上下文以及使用了哪个版本。仅滚动文本并不能提供此信息。

检索增强生成，通常缩写为 RAG，将信息检索与文本生成结合起来。这刘易斯及其同事的工作是这种方法的基础参考。然而，链接文档和生成并不能自动保证正确的答案：还必须验证来源的检索、选择和解释。

沿着从问题到来源的路径

要计划第一个测试，请将路径分解为三个问题。找到正确的文件了吗？是否已选择所需的段落？答案是否尊重这些段落的内容？这种分离允许您解决不起作用的点，而不是将每个错误视为模型中的一般缺陷。

作为一个假设的例子，想象一下有关设备服务条件的请求。系统找到相关手册，但与之前版本相关。摘要可能忠实于文档，但对于用户来说仍然是错误的。这是一个源选择问题，更流畅的措辞无法解决。

定义最小可用文档

上传集合之前，决定每个文件应附带哪些信息：可理解的标题、涵盖的产品或流程、版本、生效日期以及更新负责人。它还表明谁可以查阅它。公共页面和机密内部程序不应仅仅因为谈论同一主题而互换。

如果文档涵盖多个产品，请在描述中保留此关系。如果表使用注释或例外，请验证文本拆分是否未将规则与其限制分开。检索到的片段必须包含足够的上下文以便在不改变原始含义的情况下进行解释。

让引用来源可以核查

有用的引用引出支持陈述的段落。简单地链接到制造商的主页或很长的 PDF 会使检查变得很烦人。如果可能，请显示文档标题、章节和版本，清楚地区分出处和助理准备的注释。

尝试只阅读陈述和引用的段落，忽略答案的其余部分。连接真的足够吗？谈论安装的消息来源并没有表现出节省成本的承诺。与产品型号相关的表格并不授权将数据扩展到整个范围。

也设计不完整的响应

当数据丢失时，所需的行为可能是一个需要澄清的问题。 “你用的是什么版本？”它比任意选择的程序更有帮助。如果两个来源发生冲突，响应应显示差异并指出需要哪些信息来解决它。

实用的格式包括四个要素：支持的响应、参考、限制和下一步。例如：《A版手册中标明了这段话；我找不到 B 版的程序。请先检查产品代码，然后再继续。” 这是一个示例结构，不是真实设备的说明。

尝试区分检索和生成的案例

• 在单个文档中有明确答案的问题。
• 要求同一文档的两个部分的问题。
• 不同产品共享的不明确名称。
• 被后续修订所取代的程序。
• 答案不在集合中的问题。
• 测试用户无权阅读的来源。

分别记录检索到的文档、回复和评估。仅保留最终文本会让人很难理解编辑是改进了检索还是只是改变了写作方式。即使是表面上正确的结果，如果引用了不支持它的来源，也值得仔细审查。

小型、一致、可核查的文档集比模糊的档案更能提供丰富的信息。要组织您的源工作，请参阅使用真实测试用例进行评估指南。要讨论具体案例，您可以向 EL-AI 提供一些问题以及应当包含答案的文档。

AI辅助准备的内容；来源于 2026 年 9 月 19 日访问。场景仅供参考，并不描述客户安装或结果。

封面为 AI 生成的示意图，并非 EL-AI 真实人员、场所或部署的照片。