从零搭建智能客服：RAG + LLM 实战指南

为什么选 RAG？

传统的对话机器人依赖规则匹配和意图分类，维护成本高且灵活性差。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过检索增强生成，让大模型能够基于企业知识库回答问题，既保持了 LLM 的泛化能力，又确保了回答的准确性。

核心架构

用户提问 → Embedding → 向量检索 → 相关知识 → Prompt 组装 → LLM 生成 → 回答

1. 知识库构建

文档清洗与分块（chunk_size: 500-1000 tokens）

向量化存储（Milvus / Chroma / FAISS）

元数据标注（来源、时间、置信度）

2. 检索策略

混合检索：BM25 + 向量相似度

重排序：Cross-Encoder 精排

多路召回保证覆盖率

3. Prompt 设计要点

角色设定 + 上下文限制 + 输出格式约束

防止幻觉：添加"如果不确定请说不知道"

踩坑记录

Chunk 太大：检索不精确；太小：上下文断裂

Embedding 模型选择：中文推荐 BGE / M3E

延迟优化：向量索引 + 缓存策略

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完整代码和部署脚本已开源，关注后续更新。

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原文链接：https://wenyiblog.top/2026/06/rag-chatbot-guide/

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