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RAG 產(chǎn)品在落地時常被用戶吐槽，其迭代并非堆技術(shù)參數(shù)，而是圍繞企業(yè)用戶真實(shí)場景，解決核心痛點(diǎn)。本文分享 4 個關(guān)鍵迭代方向，全是實(shí)操干貨，助您打造好用的 RAG 產(chǎn)品。

做 AI 產(chǎn)品的都懂，RAG 產(chǎn)品最尷尬的不是技術(shù)不夠炫，而是落地時被用戶吐槽 “看著厲害，用著鬧心”：

• 財務(wù)說 “解析后的財報表格行列錯亂，還得手動核對”；
• 客服說 “用戶問‘這個方案 ROI 多少’，系統(tǒng)搜不到對應(yīng)的 A/B 方案數(shù)據(jù)”；
• 工程師說 “產(chǎn)品手冊里的裝配圖，系統(tǒng)完全讀不懂，還得自己翻幾十頁”……

其實(shí) RAG 產(chǎn)品的迭代，從來不是堆技術(shù)參數(shù)，而是圍繞 “企業(yè)用戶真實(shí)使用場景”，解決 “讀不懂、搜不準(zhǔn)、答不靠譜、覆蓋不全” 的核心痛點(diǎn)。結(jié)合我們團(tuán)隊的落地經(jīng)驗(yàn)，分享 4 個關(guān)鍵迭代方向，全是從用戶反饋里摳出來的實(shí)操干貨：

迭代方向 1：放棄 “文字提取” 執(zhí)念，轉(zhuǎn)向 “結(jié)構(gòu)化重建”—— 解決 “文檔讀不懂” 的底層痛點(diǎn)

迭代背景（用戶痛點(diǎn)）

早期 RAG 產(chǎn)品跟風(fēng)做 “OCR 文字提取”，但企業(yè)用戶的文檔根本不是 “整潔文本”：多欄排版、圖文環(huán)繞、跨頁表格、無線少線表、數(shù)學(xué)公式隨處可見。

用戶反饋 “提取出來的文字邏輯斷裂，比如三欄文檔的內(nèi)容亂湊在一起，表格數(shù)據(jù)對應(yīng)不上，公式更是完全沒法用”—— 相當(dāng)于給后續(xù)檢索、生成環(huán)節(jié)喂了 “垃圾數(shù)據(jù)”，再先進(jìn)的算法也白搭。

① 復(fù)雜排版：做 “生成式解析”，而非 “規(guī)則拼湊”

產(chǎn)品邏輯：模仿人讀報告的習(xí)慣，讓系統(tǒng) “先理解語義，再排序內(nèi)容”，而不是死守版面位置

具體優(yōu)化：上線 “文檔邏輯重建” 功能，通過自回歸并行解碼技術(shù)，讓系統(tǒng)先讀懂前文，再順著語義 “續(xù)寫” 下一個元素（段落、表格、標(biāo)題），哪怕是圖文環(huán)繞、跨欄段落等 8 類復(fù)雜排版，也能按閱讀邏輯排序。

用戶價值：再也不用手動調(diào)整解析后的文檔順序，比如圖文環(huán)繞的圖注不會插到其他段落里。

② 復(fù)雜表格：單工具覆蓋全場景，拒絕 “多組件適配”

產(chǎn)品邏輯：企業(yè)用戶的表格類型太多（有線 / 無線 / 少線 / 合并單元格），傳統(tǒng)產(chǎn)品靠多個組件適配，用戶切換麻煩還容易出錯，所以迭代時聚焦 “單工具全兼容”。

具體優(yōu)化：上線 “智能表格復(fù)原” 功能，通過融合行列關(guān)系和元素特征，自動預(yù)測行列間隔線并重組結(jié)構(gòu)，不管是財務(wù)無線數(shù)據(jù)表，還是業(yè)務(wù)少線統(tǒng)計表格，都能精準(zhǔn)還原。

落地效果：業(yè)務(wù)測試集準(zhǔn)確率達(dá) 89%，用戶反饋 “表格解析后直接能用，不用再手動修正行列關(guān)系”。

③ 子元素識別：直接輸出結(jié)果，砍掉 “多環(huán)節(jié)拼接”

產(chǎn)品邏輯：公式、子圖和文字耦合度高，傳統(tǒng) “定位 + 識別 + 拼接” 的流程容易傳遞誤差，用戶吐槽 “公式識別后語義丟失，子圖位置錯亂”。

具體優(yōu)化：迭代后，系統(tǒng)在文字識別時直接輸出公式的 LaTeX 內(nèi)容，同時精準(zhǔn)標(biāo)注子圖坐標(biāo)，砍掉中間拼接環(huán)節(jié)。

落地效果：圖像識別準(zhǔn)確率 95%，公式識別準(zhǔn)確率 85%，用戶不用再手動補(bǔ)全公式語義。

迭代核心價值

給后續(xù)環(huán)節(jié)喂入 “邏輯連貫、結(jié)構(gòu)完整、元素齊全” 的干凈數(shù)據(jù) ——

這是 RAG 產(chǎn)品 “好用” 的前提，也是用戶從 “吐槽解析垃圾” 到 “愿意用” 的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。

迭代方向 2：檢索前先 “猜透用戶心思”—— 把 “搜非所問” 變成 “精準(zhǔn)命中”

迭代背景（用戶痛點(diǎn)）

早期產(chǎn)品直接把用戶提問丟進(jìn)檢索系統(tǒng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：用戶的提問從來不是為 “向量搜索” 設(shè)計的 —— 多輪對話省略主語（“這個方案的 ROI 多少？” 沒說清 A/B 方案）、一個問題藏多個需求（“A 和 B 的星數(shù)分別是多少？哪個更多？”）、用內(nèi)部縮寫（“ROE”“CRM”）…… 用戶反饋 “搜了半天找不到想要的，還不如自己翻文檔”。

① 查詢改寫：補(bǔ)全上下文，解決 “斷章取義”

產(chǎn)品邏輯：用戶在多輪對話中容易省略關(guān)鍵信息，系統(tǒng)需要自動補(bǔ)全，而不是讓用戶重新提問

具體優(yōu)化：上線 “上下文補(bǔ)全” 功能，結(jié)合歷史對話和當(dāng)前問題，自動完成指代消解（比如把 “你最喜歡哪一種？” 改寫為 “你最喜歡 2024 年甜品新品中的哪一種？”）。

技術(shù)選型：沒有用復(fù)雜的 seq2seq 方法，而是采用 “大模型 + 小樣本 + 思維鏈” 訓(xùn)練，平衡準(zhǔn)確率和效率 —— 產(chǎn)品經(jīng)理要的是 “用戶能用”，不是技術(shù)炫技。

② 查詢分解：拆解復(fù)雜問題，避免 “遺漏需求”

產(chǎn)品邏輯：用戶的復(fù)雜問題（多主體、多需求）如果直接檢索，容易只命中部分信息，所以需要先拆解再檢索。

具體優(yōu)化：上線 “復(fù)雜問題拆解” 功能，比如把 “A 和 B 的 GitHub 星數(shù)分別是多少？哪個更多？” 拆為 3 個子任務(wù)：查 A 星數(shù)→查 B 星數(shù)→對比大小，分別檢索后再整合答案。

用戶價值：“一次提問就能拿到完整答案，不用分多次問”。

③ 術(shù)語映射：彌合 “術(shù)語鴻溝”，解決 “搜不到”

產(chǎn)品邏輯：企業(yè)用戶常用內(nèi)部縮寫、專業(yè)術(shù)語，知識庫中可能沒有對應(yīng)的關(guān)鍵詞，導(dǎo)致檢索失效。

具體優(yōu)化：上線 “專業(yè)術(shù)語智能映射” 功能，當(dāng)用戶輸入 “ROE” 這類知識庫沒有的術(shù)語時，系統(tǒng)自動生成完整定義（“ROE 即股東權(quán)益回報率……”），用這個 “偽文檔” 向量去檢索，哪怕文檔里只提過 “股東權(quán)益回報率”，也能精準(zhǔn)召回。

④ 多級切分：兼顧 “精準(zhǔn)” 與 “完整”，解決 “長文本語義破碎”

產(chǎn)品邏輯：長文本切分是行業(yè)痛點(diǎn) —— 切太細(xì)會丟語義，切太粗會影響檢索精準(zhǔn)度，用戶反饋 “要么搜不到關(guān)鍵信息，要么搜到的內(nèi)容不完整”。

具體優(yōu)化：迭代 “生成式多級切分” 功能，輸出 “粗粒度一級片段（完整語義）+ 細(xì)粒度二級片段（精準(zhǔn)檢索）”，檢索時先匹配二級片段，再關(guān)聯(lián)一級片段補(bǔ)充完整語義。

⑤ 多策略搜索：兜底 “精準(zhǔn)召回”，拒絕 “一刀切”

產(chǎn)品邏輯：不同場景（短文本 / 長文本 / 低頻次關(guān)鍵詞）需要不同的檢索策略，單一向量搜索無法覆蓋所有需求。

具體優(yōu)化：組合 “向量搜索 + 關(guān)鍵詞搜索 + 相關(guān)性排序” 三大策略，比如查詢 “特斯拉人形機(jī)器人硬件成本”（短文本 + 低頻次），用關(guān)鍵詞搜索兜底；查詢長文本需求，用向量搜索匹配語義。

迭代核心價值

檢索的核心不是 “搜得快”，而是 “搜得對”—— 通過優(yōu)化 “用戶意圖理解”，讓系統(tǒng)從 “被動檢索” 變成 “主動匹配”，檢索精準(zhǔn)度提升后，用戶使用意愿直接翻倍。

迭代方向 3：打破 “RAG vs 校準(zhǔn)” 二選一 ， 用 “協(xié)同設(shè)計” 解決 “輸出不靠譜” 的信任危機(jī)

迭代背景（用戶痛點(diǎn)）

早期產(chǎn)品要么只做 RAG（外掛知識庫），要么只做模型校準(zhǔn)（內(nèi)化規(guī)則），結(jié)果用戶反饋：“RAG 能快速拿新信息，但答案經(jīng)常瞎編”“純校準(zhǔn)的模型不會亂編，但知識更新慢，新政策、新產(chǎn)品信息查不到”—— 核心矛盾是 “既要新，又要準(zhǔn)”。

產(chǎn)品迭代決策：“RAG + 校準(zhǔn)” 協(xié)同架構(gòu)

先明確迭代邏輯：校準(zhǔn)的核心不是 “記知識”，是 “守規(guī)矩”

產(chǎn)品設(shè)計時，我們把 RAG 定位為 “知識引擎”（負(fù)責(zé)找最新、最全的信息），把校準(zhǔn)定位為 “規(guī)則引擎”（負(fù)責(zé)教系統(tǒng) “怎么用知識”），二者協(xié)同而非對立 —— 這是從 “用戶需要靠譜答案” 出發(fā)的核心決策。

① 行業(yè)適配：做 “垂直場景校準(zhǔn)”，拒絕 “通用型理解”

用戶痛點(diǎn)：通用 RAG 產(chǎn)品讀不懂行業(yè)術(shù)語，比如金融用戶問 “物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)政策扶持”，輸出的答案遺漏申報條件；政務(wù)用戶問 “辦事流程”，回復(fù)不符合官方范式。

具體優(yōu)化：用垂直行業(yè)數(shù)據(jù)（金融、政務(wù)、教育等）做有監(jiān)督校準(zhǔn)，同時構(gòu)造 RAG 場景訓(xùn)練樣本（問題 + 檢索片段 + 上下文 + 標(biāo)注答案），讓系統(tǒng)既懂專業(yè)知識，又符合行業(yè)回復(fù)規(guī)范。

② 邏輯計算：加 “思維鏈訓(xùn)練”，解決 “不會推理、不會算”

用戶痛點(diǎn)：面對保險保費(fèi)核算、財務(wù)數(shù)據(jù)對比等需求，系統(tǒng)要么直接給錯誤答案，要么不會拆解邏輯。

具體優(yōu)化：上線 “分步推理” 功能，通過思維鏈訓(xùn)練讓系統(tǒng) “先理解意圖→定位關(guān)鍵信息→生成推理步驟→計算結(jié)果”，復(fù)雜計算時調(diào)用計算 API，比如用戶問 “給父母買兩款保險總保費(fèi)多少”，系統(tǒng)會拆解 “單人保費(fèi) ×2 + 疊加規(guī)則”，算出結(jié)果并說明預(yù)算缺口。

③ 表格理解：從 “看懂” 到 “會用”，滿足 “數(shù)據(jù)分析需求”

用戶痛點(diǎn)：零售、金融用戶需要分析銷售看板、產(chǎn)品數(shù)據(jù)表，但早期產(chǎn)品只能提取表格文字，不會總結(jié)、對比、推理。

具體優(yōu)化：針對表格設(shè)計 4 類指令訓(xùn)練：知識抽?。ㄖС趾喜卧瘢⒈砀窨偨Y(jié)、邏輯推理、數(shù)值比較，超長表格結(jié)合 Text2SQL 精準(zhǔn)提取數(shù)據(jù)，比如用戶問 “2024 年 Q3 各產(chǎn)品銷售額 Top3”，系統(tǒng)能直接從表格中篩選并生成新表格。

④ 信任構(gòu)建：加 “拒答 + 來源標(biāo)注”，解決 “瞎編問題”

• 用戶痛點(diǎn)：系統(tǒng)遇到不會的問題也硬答，答案沒有來源，不敢用在工作中。具體優(yōu)化：
• 無關(guān)內(nèi)容拒答：構(gòu)造正負(fù)樣本訓(xùn)練，讓系統(tǒng) “沒答案就直說”，比如查詢與知識庫無關(guān)的問題，回復(fù) “根據(jù)現(xiàn)有資料，我無法回答這個問題”；
• 來源引用：生成答案時標(biāo)注參考來源（如 “答案來自《2024 年 Q3 財報》P12”），支持多來源關(guān)聯(lián)；
• 指令適配：響應(yīng) “反問澄清、格式規(guī)范、角色設(shè)定” 等需求，比如用戶要求 “以行業(yè)專家身份用表格輸出”，系統(tǒng)能精準(zhǔn)執(zhí)行。

迭代核心價值

用戶用 RAG 產(chǎn)品，本質(zhì)是 “信任驅(qū)動”—— 只有讓用戶覺得 “答案靠譜、可追溯、符合需求”，才會持續(xù)使用?！癛AG + 校準(zhǔn)” 的協(xié)同設(shè)計，正是解決了 “信任危機(jī)”。

迭代方向 4：從 “讀文字” 到 “讀圖文視頻”—— 拓展 “知識覆蓋邊界”

迭代背景（用戶痛點(diǎn)）

早期純文本 RAG 產(chǎn)品，遇到企業(yè)里的圖表、圖紙、視頻就 “歇菜”：財務(wù)要分析財報 K 線圖，工程師要查產(chǎn)品裝配圖，客服要學(xué)培訓(xùn)視頻里的操作步驟，但系統(tǒng)只能處理文字，用戶吐槽 “核心知識藏在視覺里，系統(tǒng)看不到，等于沒用”。

產(chǎn)品迭代決策：上線 “端到端多模態(tài) RAG”

核心邏輯：不是 “看圖說話”，是 “圖文視頻深度融合推理”

產(chǎn)品設(shè)計時，我們拒絕 “圖片轉(zhuǎn)文字” 的簡單方案（容易丟失語義），而是打造 “解析 – 檢索 – 生成” 全鏈路閉環(huán)，讓系統(tǒng)真正 “看懂” 視覺信息。

① 多模態(tài)解析：綁定 “文字 – 視覺” 關(guān)系，避免 “圖文脫節(jié)”

具體優(yōu)化：用戶上傳 PDF、PPT、圖片、視頻后，系統(tǒng)解析為 Markdown 格式，精準(zhǔn)記錄 “文字 – 圖像 / 視頻片段” 的對應(yīng)關(guān)系，比如圖表標(biāo)題、坐標(biāo)軸含義、子圖位置、視頻關(guān)鍵幀對應(yīng)的文字說明。

用戶價值：檢索時不會只召回文字，還能同步找到對應(yīng)的圖表、視頻片段，比如查 “2024 年 Q3 營收”，會同時召回財報文字 + 對應(yīng)的 K 線圖。

② 視覺理解訓(xùn)練：讓系統(tǒng) “看清、鎖定、答準(zhǔn)”

產(chǎn)品思考：視覺信息容易出現(xiàn) “識別錯誤”“張冠李戴”，所以訓(xùn)練時重點(diǎn)解決 3 個問題：

1. 看清：動態(tài)分辨率訓(xùn)練，哪怕是低清晰度圖表，也能抓準(zhǔn)小數(shù)點(diǎn)后兩位數(shù)據(jù)；
2. 鎖定：多尺度混合訓(xùn)練，通過 “全局場景識別 + 局部細(xì)節(jié)匹配” 雙重校驗(yàn)，在相似視覺素材中精準(zhǔn)定位核心信息。比如工程師上傳 5 張同系列產(chǎn)品裝配圖查詢 “零件 A 安裝位置”，系統(tǒng)能快速排除干擾圖，鎖定包含零件 A 的圖紙并標(biāo)注具體坐標(biāo)；
3. 答準(zhǔn)：魯棒性訓(xùn)練結(jié)合 “答案 – 視覺源綁定” 機(jī)制，一方面將推理結(jié)論與原始圖片 ID 強(qiáng)關(guān)聯(lián)（如 “結(jié)論基于圖 3-2 裝配圖推導(dǎo)”），方便用戶溯源核對；另一方面構(gòu)造模糊圖像、關(guān)鍵信息缺失等負(fù)樣本，讓系統(tǒng)學(xué)會主動拒答。比如面對模糊的手寫圖紙，系統(tǒng)會明確回復(fù) “圖像清晰度不足，無法識別零件尺寸信息”。

③ 落地效果：3 類核心用戶效率質(zhì)變

• 財務(wù)崗：財報 K 線圖分析效率提升 75%，過去需手動比對圖表與文字?jǐn)?shù)據(jù) 2 小時，現(xiàn)在系統(tǒng)可直接輸出 “Q3 營收環(huán)比增長 15%，K 線顯示月末增速放緩（見圖 2）” 的整合結(jié)論；
• 研發(fā)崗：裝配圖查詢耗時從平均 15 分鐘壓縮至 2 分鐘，零件定位準(zhǔn)確率達(dá) 91%，工程師反饋 “不用翻幾十頁手冊，搜關(guān)鍵詞就有帶標(biāo)注的圖紙”；
• 客服崗：培訓(xùn)視頻內(nèi)容檢索覆蓋率從 30% 提升至 88%，新人可直接查詢 “設(shè)備故障排查步驟”，系統(tǒng)自動提取視頻關(guān)鍵幀 + 文字說明，上手周期縮短 40%。

迭代核心價值

多模態(tài)迭代徹底打破了 RAG 產(chǎn)品 “只懂文字” 的天花板 —— 從 “覆蓋文字知識” 升級為 “覆蓋企業(yè)全形態(tài)知識”，讓財報圖表、產(chǎn)品圖紙、培訓(xùn)視頻等藏在視覺里的核心信息真正可用。這不是技術(shù)炫技，而是解決了 “企業(yè)一半知識無法被 AI 利用” 的根本痛點(diǎn)，也讓 RAG 從 “輔助工具” 變成了 “全場景知識中樞”。

結(jié)尾：RAG 產(chǎn)品迭代的 3 個底層邏輯與落地建議

01 核心邏輯復(fù)盤：從 “踩坑” 到 “落地” 的關(guān)鍵認(rèn)知

1. 用戶驅(qū)動優(yōu)先于技術(shù)驅(qū)動：早期所有踩坑（OCR 解析混亂、檢索跑偏、瞎編答案），本質(zhì)都是沒先解決 “用戶怎么用” 的問題。真正的迭代起點(diǎn)，是把財務(wù)、工程師、客服的吐槽變成需求清單；
2. 系統(tǒng)閉環(huán)重于單點(diǎn)優(yōu)化：文檔解析的 “干凈數(shù)據(jù)” 是檢索精準(zhǔn)的前提，檢索精準(zhǔn)是校準(zhǔn)落地的基礎(chǔ)，多模態(tài)是知識覆蓋的延伸 —— 四個環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，缺一個都會讓用戶體驗(yàn)斷層；
3. 信任構(gòu)建是留存核心：用戶愿意持續(xù)用的不是 “技術(shù)最先進(jìn)” 的產(chǎn)品，而是 “敢用、好用” 的產(chǎn)品。從表格識別準(zhǔn)確率 89% 到答案來源標(biāo)注，從術(shù)語召回率提升 60% 到視覺信息拒答機(jī)制，所有優(yōu)化都在回答一個問題：“如何讓用戶相信這個系統(tǒng)？”

02 給 AI PM 的落地建議：從小切口啟動迭代

如果你的 RAG 產(chǎn)品也卡在落地期，不用追求 “一步到位做全鏈路”，可以按這個順序切入：

1. 先抓解析：用 “表格識別準(zhǔn)確率”“公式提取可用率” 兩個指標(biāo)驗(yàn)收，先讓財務(wù)、工程師愿意用；
2. 再優(yōu)化檢索：重點(diǎn)打磨 “術(shù)語映射” 和 “查詢分解” 功能，用 “客服檢索成功率” 驗(yàn)證效果；
3. 最后補(bǔ)信任與多模態(tài)：先通過 “拒答 + 來源標(biāo)注” 降低用戶質(zhì)疑，再根據(jù)行業(yè)需求拓展視覺能力（金融先做圖表解析，制造先做裝配圖識別）。

RAG 產(chǎn)品的價值從來不是 “檢索 + 生成” 的技術(shù)組合，而是通過技術(shù)解決

“人在企業(yè)知識中低效穿梭” 的痛點(diǎn)。當(dāng)系統(tǒng)能像老員工一樣 “讀懂文檔、猜透需求、靠譜回答、看懂圖文” 時，真正的效率革命才會發(fā)生。