RAG 实战 —— 无代码搭建可落地的大模型检索增强系统

一、引言
RAG 检索增强生成作为解决大模型知识滞后、易幻觉、业务适配性差的核心方案，已成为大模型落地的标配技术，但很多开发者觉得 RAG 搭建复杂，需要掌握向量数据库、文档切分、大模型对接等多种技术，望而却步。其实借助低代码平台，全程无代码即可搭建可落地的 RAG 系统，覆盖从数据准备、文档切分到检索生成的全流程。本文以搭建企业智能客服 RAG 系统为例，拆解 RAG 实战的全流程操作步骤、核心优化技巧、常见问题解决方案，全程无代码，新手也能快速上手，实现 RAG 系统的落地使用。
二、实战准备 —— 明确目标、工具与基础物料
本次实战以企业智能客服 RAG 系统为核心目标，适配中小电商企业的客服需求，解决通用大模型不熟悉企业产品知识、易幻觉的问题，全程使用低代码平台，零编程基础、零 GPU 部署即可完成。
（一）实战核心目标
搭建一个能精准回答客户产品咨询、售后问题、订单查询的智能客服 RAG 系统，客户提问后，系统能快速检索企业专属知识库，大模型基于检索结果生成精准、标准化的回答，无需人工干预。
（二）零门槛工具与环境
实操平台：集成文档切分、向量数据库、大模型对接、检索生成全流程功能的低代码 RAG 平台，无需本地部署，联网即可使用；
环境要求：仅需一台联网电脑，无需编程基础、无需 GPU 显卡、无需专业技术知识；
账号要求：平台免费版账号即可满足本次实战需求，无需付费。
（三）基础物料准备
企业专属知识库：整理企业的产品介绍、FAQ 常见问题、售后政策、订单处理流程等，共 50-100 条，确保内容准确、完整，覆盖客户常见咨询场景；
知识库格式：支持 TXT、Word、Markdown 等常见格式，无需复杂排版，纯文本即可。
三、RAG 实战全流程 —— 无代码 6 步，搭建可落地的智能客服系统
本次实战全程在低代码平台操作，无需编写任何代码，所有步骤均为可视化点击操作，按 “数据准备→文档切分→向量数据库搭建→知识库入库→检索配置→效果验证”6 步走，即可完成 RAG 系统的搭建，落地使用。
步骤 1：数据准备与清洗 —— 确保知识库质量，从源头提升效果
知识库质量直接决定 RAG 系统的检索和回答效果，这是实战的基础步骤，核心是清洗、整理知识库，确保内容准确、无冗余、主题集中。
整理知识库内容：将企业的产品介绍、FAQ、售后政策等整理为纯文本，删除广告、乱码、重复内容等无关信息；
修正错误信息：确保知识库中的产品参数、价格、售后政策等信息准确无误，避免大模型生成错误回答；
按主题分类：将知识库按 “产品咨询”“售后问题”“订单查询” 等主题分类，便于后续管理和精准检索，无需复杂格式，手动标注即可。
步骤 2：文档切分 —— 选择混合切分，平衡精度与效率
文档切分是 RAG 系统的核心环节，直接决定检索精度，本次实战选择混合切分（通用性最强），平台一键实现，无需手动调整参数。
登录平台，进入「RAG 系统搭建」模块，点击「文档上传」，选择整理好的企业知识库，批量上传；
在「切分方式」中选择「混合切分」，平台默认设置片段长度 300 字、重叠长度 50 字（通用客服场景最优值）；
点击「开始切分」，平台自动完成文档切分，生成主题集中、语义完整的小片段，切分完成后可预览片段内容，确保无完整语义被拆分。
步骤 3：向量数据库搭建 —— 平台自动化，无需手动配置
向量数据库是 RAG 系统的 “数据仓库”，本次实战由平台自动搭建，无需手动部署、配置索引，零门槛实现。
切分完成后，平台自动进入「向量数据库搭建」环节，默认选择轻量级向量数据库，适配中小企业需求；
平台自动匹配通用文本向量化模型，无需手动选择，该模型专为客服场景优化，能精准提取文本特征；
点击「创建数据库」，平台一键完成向量数据库的搭建和索引创建，全程约 1-2 分钟，完成后生成专属的向量数据库管理界面。
步骤 4：知识库入库 —— 自动向量化，一键完成
平台自动将切分后的知识库片段转化为向量，并入库到新建的向量数据库中，无需手动干预，全程可视化。
在平台中点击「开始入库」，平台自动完成向量化 + 入库两个核心操作：将每个知识库片段转化为特征向量，与原始内容关联后存入向量数据库；
入库过程中，平台实时展示进度，完成后可在「数据管理」界面查看已入库的知识库片段，确认无遗漏、无错误；
支持后续更新：若企业知识库有更新，可直接在该界面上传新内容，平台自动完成切分、向量化、入库，无需重新搭建系统。
步骤 5：检索配置 —— 简单设置，优化检索效果
检索配置直接决定系统的检索速度和精度，本次实战设置通用客服场景的最优参数，平台一键配置，无需手动调整复杂参数。
进入「检索设置」界面，设置核心检索参数：
相似度阈值：设置为 0.75（过滤无关内容，仅返回相似度≥0.75 的结果）；
返回数量：设置为 Top-3（每次检索返回最相似的 3 条知识库内容，足够支撑大模型生成精准回答）；
选择检索算法：平台默认选择「平衡精度与速度」算法，适配客服场景的高并发、快响应需求；
点击「保存设置」，检索规则立即生效，无需重启系统。
步骤 6：大模型对接与效果验证 —— 一键对接，落地使用
平台内置通用大模型，一键即可完成对接，无需手动申请 API 接口，完成后通过模拟客户提问验证效果，针对问题优化调整。
进入「大模型对接」界面，平台默认对接通用对话大模型，点击「一键对接」，全程约 30 秒，对接完成后即可使用；
效果验证：在「测试界面」模拟客户提问，如 “这款产品的续航是多久？”“如何申请退款？”“我的订单什么时候发货？”，查看系统的回答结果；
核心验证标准：回答是否准确（与知识库一致）、是否相关（无答非所问）、是否标准化（符合企业客服规范）；
简单优化：若检索结果不相关，适当降低相似度阈值至 0.7；若回答不准确，补充对应的知识库内容，重新入库即可。
四、RAG 实战核心优化技巧 —— 新手必看，秒提系统效果
本次实战的核心优化技巧均为无代码实现，在上述流程的基础上，稍作调整即可大幅提升 RAG 系统的检索和回答效果，新手可直接套用，覆盖文档切分、检索配置、大模型生成等核心环节。
保留知识库元数据：切分后为每个片段保留 “产品名称、主题分类” 等元数据，平台自动关联，能提升检索精度和结果溯源性；
动态调整相似度阈值：根据实际测试效果动态调整，检索结果杂乱则提高阈值，检索不到相关内容则降低阈值，最优范围 0.7-0.8；
设置大模型生成规则：在平台中设置生成规则，如 “仅基于检索到的内容回答，不编造信息”“回答简洁明了，分点清晰”，让大模型的输出更贴合企业需求；
定期更新知识库：企业产品、政策更新后，及时在平台中上传新的知识库内容，平台自动完成更新，让大模型掌握最新知识，解决知识滞后问题；
过滤低质量检索结果：在平台中开启「低质量结果过滤」，自动过滤相似度低、内容无关的检索结果，提升大模型的回答质量。
五、RAG 实战常见问题与解决方案 —— 快速排障，确保系统稳定运行
实战过程中，新手可能会遇到检索结果不相关、回答不准确、入库失败等问题，以下是最常见的 5 个问题及无代码解决方案，快速排障，确保 RAG 系统稳定运行。
常见问题 核心原因 无代码解决方案
检索结果不相关 / 杂乱 相似度阈值过低、文档切分不当 提高相似度阈值至 0.75-0.8，重新选择混合切分，调整片段长度
检索不到相关内容 知识库缺失相关内容、阈值过高 补充对应的知识库内容，降低相似度阈值至 0.7
文档入库失败 格式错误、内容过长、特殊符号 转换为纯文本，拆分长文档，删除特殊符号
大模型回答编造信息 生成规则未设置、检索结果为空 设置 “仅基于检索内容回答” 规则，补充知识库内容
系统响应速度慢 返回数量过多、检索算法不当 减少返回数量至 Top-2/3，选择 “速度优先” 检索算法
六、总结
RAG 实战的核心并非复杂的技术实现，而是 “高质量的知识库 + 合理的流程配置”，借助低代码平台，全程无代码即可搭建可落地的 RAG 系统，新手也能快速上手。
本次以企业智能客服为例的 RAG 实战，6 步即可完成搭建，核心思路可迁移到个人学习助手、企业知识库问答、垂直领域问答等所有 RAG 场景，只需根据场景需求调整知识库内容和检索参数即可。
RAG 作为大模型落地的核心方案，其价值在于让大模型的回答更精准、更可控、更贴合业务需求，掌握本次实战的核心流程和优化技巧，能轻松将 RAG 技术落地到实际业务中，解决大模型的知识滞后、易幻觉等痛点，为企业和个人的 AI 落地赋能。