AI 答疑助手优化实践:从 RAG 到 LightRAG 的全链路升级

摘要

传统RAG存在意图识别模糊、知识碎片化及缺乏评测闭环等问题。通过思维链驱动的意图识别,将用户问题分解为多步逻辑查询并并行检索,提升查询精准度。LightRAG通过实体关系抽取与双层检索范式,实现秒级响应与增量更新。多维评测体系克服模型“过度自信”,持续提升答疑系统的上下文构建能力。

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