搭建RAG系统解决内部文档检索的实操笔记

ningxueqin

上周团队遇到了一个挺头疼的问题：公司的产品使用手册、售后FAQ加起来有近千页，客服每次处理客户咨询时，都要花十几分钟翻找对应文档，偶尔还会漏看关键信息，导致回复效率和准确率都上不去。

为了优化这个流程，我们打算搭建一套RAG系统来实现自动化的文档问答。一开始担心从零开发会耗费太多精力，后来发现有成熟的开源方案可以参考，跟着FastGPT 使用指南的步骤，我们先把分散的文档整理成统一格式，再完成了向量库的配置和大模型的对接，前后只用了大半天就完成了基础版本的搭建，后续只需要定期更新文档库就能维持效果。

需要注意的是，不同类型的文档在切片和向量化时需要调整参数，比如长文档可以拆分得更细一些，避免关键信息被截断，这样才能让检索到的内容更贴合用户的提问。