05｜药到病除：知识库机器人常见的三大病症与解药
产品二姐
你好，我是产品二姐。
这节课，我们来聊聊“消费品使用问答助手”落地过程中遇到的问题和解决方法。
在这个产品里我们核心用的技术是 RAG，对于希望转型到 AI 产品经理的同学来说，从 RAG 入门会比较容易，但同时也要明白，RAG 做深很难，就连 OpenAI 的工程师都说 “RAG 比想象中难”。所以这节课，我选择先从最棘手问题入手，然后逐个分析引起这些问题的原因和方法。
我先用一张“诊断表”来列出在 < 消费品使用问答助手 > 中遇到的问题，然后逐一定位问题的成因，以及它们在 RAG 流程中的位置，最终制定解决方案。
问题 1： 明明在知识库中有答案，就是回答不出来！
下图是“消费品使用问答助手”的真实问题，当用户问，“在人机对话时，机器识别不到讲的语音怎么办”。我们肉眼可见在上传的产品说明书里有一个极其贴切的回答：“a. 需要点击对话键，激活对话功能……”。然而，AI 问答助手却给出了非常笼统的回答：“可能多种原因导致的，比如环境噪音……”
相信这时你也会困惑。别着急，我们由表及里一项项检查。
我们知道，RAG 中的内容主要由用户请求和检索到的文本块组成。所以首先要看我们期待的文本块有没有被检索出来。通过 Dify 里的 Tracing 功能我们看到，这里并没有检索出我们期待的文本块。之所以出现这种问题，一般会有两个原因：一是检索方式不合理，二是分块不合理。我们来分别排查。
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AI
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1. RAG技术中的知识检索和分块方式的重要性 2. 解决方法：修正检索方法或对检索词做处理，确保分块内容完全覆盖答案，优化大语言模型的提示词或切换更高阶的大语言模型 3. 怎么把产品说明书中的图片带出来回答？提供了两种方法，即“图文关联法”和“图文转换”法 4. Token消耗太快了，有没有什么降低成本的方法？介绍了两种降低成本的方法，包括用问答对匹配代替RAG减少大模型调用次数和压缩提示，降低 token 量 5. 产品复盘：总结了在<产品使用问答助手>中遇到的实战问题以及解决方法，以及评估人工回答质量和给用户问题打标签的提示词 6. 下节课预习内容：提示词工程的题目预习 7. 思考题：是否将电子说明书改成“智能说明书”，并分享搭建、使用心得 8. 下节课的期待
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