最后更新：2026-06-22 | 作者：AI订阅指南（aspxai.com）
RAG 的 10 个常见陷阱及解决方案
很多人搭建的 RAG 系统效果远不如预期。不是因为 RAG 本身不好，而是踩了常见的坑。本文总结了 10 个最常见的 RAG 陷阱和解决方案。
10个陷阱
- 分块策略不当：太大或太小都影响检索效果。推荐 256-512 tokens
- 忽略了元数据：文档的标题、日期、来源等元数据对检索很有价值
- 只用一种检索方式：混合搜索（向量+关键词）比纯向量搜索效果好
- 没有做 Rerank：初步检索后用更精准的模型重新排序
- Embedding 模型选择不当：多语言场景需要专门的多语言 Embedding 模型
- 没有处理重复文档：重复文档会污染检索结果
- 忽视了文档更新：知识库需要定期更新，过期信息会降低回答质量
- Prompt 没优化：检索到的内容需要好的 Prompt 来有效利用
- 没有评估机制：没有建立自动化评估来持续优化
- 过度依赖 RAG：有些场景下微调比 RAG 更合适
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