待验证50% 置信解决方案精确时间
构建RAG问答工作流可拆解为数据准备、配置大模型等四个步骤
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/6
首次发现
来源
Dify构建RAG问答工作流实战：四步搭建企业知识库机器人
bilibiliAI大模型大课堂2026/6/30
相关事实
已验证典型的RAG流程包括文档切片、向量化嵌入、存入向量数据库、语义检索、上下文拼接和最终生成六个步骤80% 相似待验证生产级RAG系统的工作流通常包含查询改写、混合检索、重排序、答案生成与引用标注等环节77% 相似已验证生产级RAG需要处理混合检索（向量检索+BM25融合）、重排序、查询改写、上下文压缩，以及多模态文档解析和实时索引更新等复杂问题73% 相似待验证传统RAG流程的离线阶段将文档切片并通过嵌入模型转化为向量存储在向量数据库中，在线阶段通过近似最近邻（ANN）算法检索相似文档片段72% 相似待验证工程界普遍采用RAG架构：将历史信息切分成语义块，通过嵌入模型转化为向量存入向量数据库（如Faiss、Pinecone、Weaviate），用户提问时计算余弦相似度检索最相关片段71% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/115515MCP
get_claim(id=115515)