#BestBlogs RAG 一周出 Demo，半年上不了线，怎么破？ | 人人都是产品经理

RAG 框架在快速搭建 Demo 方面表现出色，但在实际生产环境中落地困难，主要原因是问题分级和复杂推理需求的挑战。        

摘要：        
本文深入剖析了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）在产业落地中的核心问题——问题分级。文章指出，尽管 RAG 能够在一周内快速搭建出 Demo，但在实际生产环境中落地却困难重重，主要原因在于 RAG 只能解决显性事实查询和部分隐性事实查询，而企业实际业务中大多数有价值的问题属于可解释性推理和隐性推理查询，这些问题的复杂度和解题难度较高。

文章详细探讨了四类问题的挑战与解决方案，包括显性事实查询、隐性事实查询、可解释性推理查询和隐性推理查询，并提出了多种优化方法，如索引构建、预检索、检索后处理、多跳检索、知识图谱、提示词工程、决策树、智能体工作流等。文章最后总结了 RAG 在实际应用中的局限性，并提出了未来可能的改进方向。

主要内容:
1. RAG 在产业落地中的核心问题是问题分级 -- 文章指出，RAG 只能解决显性事实查询和部分隐性事实查询，而企业实际业务中大多数有价值的问题属于可解释性推理和隐性推理查询，这些问题的复杂度和解题难度较高。

2. 显性事实查询和隐性事实查询的优化方法 -- 对于显性事实查询和隐性事实查询，文章提出了多种优化方法，如索引构建、预检索、检索后处理、多跳检索、知识图谱等。

3. 可解释性推理和隐性推理查询的挑战与解决方案 -- 文章详细探讨了可解释性推理和隐性推理查询的挑战，并提出了提示词工程、决策树、智能体工作流、机器学习、模型微调和强化学习等多种解决方案。

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