主要观点总结
本文从AI大模型领域创业者的视角，深入剖析了RAG在产业落地中的核心问题——问题分级，并详细探讨四类问题的挑战与解决方案。文章指出，RAG在解决企业知识库问题时存在局限性，只能解决部分企业查询问题，对于更复杂的推理查询则显得无能为力。作者详细阐述了四类问题的特点和解决方案，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。
关键观点总结
关键观点1: RAG在产业落地中面临的挑战
RAG虽然在短时间内能够快速搭建出Demo，但在实际生产环境中落地却困难重重。其主要问题在于解决企业知识库问题时存在局限性，只能解决显性事实查询和部分隐性事实查询，对于可解释性推理查询和隐性推理查询问题则显得无能为力。
关键观点2: 显性事实查询的特点和解决方案
显性事实查询是最简单的查询形式，直接从提供的数据中检索到明确的事实信息。为了准确、高效地检索和生成相关内容，需要对RAG系统进行优化，包括索引构建、多级索引、知识图谱、预检索等。
关键观点3: 隐性事实查询的挑战和解决方法
隐性事实并不会直接在原始数据中显现，需要少量的推理和逻辑判断。隐性事实查询的主要挑战是不同问题依赖的数据源和推理逻辑都各不相同，如何保障大模型在推理过程中的泛化性。解决方法包括多跳检索和推理、Iterative Rag、Self-Rag等。
关键观点4: 可解释性推理的特点及应对方式
可解释性推理是指无法从显性事实和隐性事实中获取，需要综合多方数据进行较为复杂的推理、归纳和总结的问题。其挑战在于多样化的提示词和有限的可解释性。解决方法包括优化提示词、构建决策树、利用智能体工作流等。
关键观点5: 隐性推理查询的复杂性及应对策略
隐性推理查询是最为复杂和困难的问题，需要模型具备强大的数据挖掘和综合推理能力。主要挑战在于逻辑提炼困难和数据分散和不足。应对策略包括使用机器学习、上下文学习、模型微调、强化学习等方法。
文章预览
许多从业者发现，尽管RAG能在短时间内快速搭建出Demo，但在实际生产环境中落地却困难重重。本文从AI大模型领域创业者的视角出发，深入剖析了RAG在产业落地中的核心问题——问题分级，并详细探讨四类问题的挑战与解决方案，供大家参考。 ———— / BEGIN / ———— 很多熟悉RAG的产品经理和工程师会吐槽，“做RAG一周就可以出Demo，但真正做到能上生产环境的水平，半年时间都不够！”。 这是现阶段RAG在产业落地的现实问题。RAG框架非常简单易懂，也有很多优化RAG全流程的方式和手段， 但无论是企业内部使用，还是面向C端用户，大家最直接的感受是，RAG只能检索和回答相对浅显直观的问题。 企业知识库领域的独角兽Hebbia也曾经做过实验，RAG实际上只能解决企业内部16%的问题，这到底是什么原因呢？ 答案是问题分级。 任何用户检索问题都可
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