先问「失败长什么样」，再决定是否加关键词通道。 盲目混合检索会增加复杂度与延迟。

向量常够用的情况

  • 用户用自然语言描述问题
  • 文档口语化、同义表达多
  • 可接受「相关即可」的阅读材料推荐

该认真考虑关键词/过滤的信号

  1. 查询里大量 工单号、错误码、型号、法条编号
  2. 用户只要含某句原文的段落
  3. 评测集上「完全匹配词」类问题召回明显偏低
  4. 同义词很少的领域术语（特定内部代号）

落地顺序

  1. 建一个小评测集（含专有名词题）。
  2. 先优化分块与元数据过滤。
  3. 仍不足再加关键词通道或混合排序。
  4. 每次只改一处，对比命中与延误。

与站内相关文

分块边界与引用格式同样影响体感，可对照：分块边界调优、引用格式坑、过期文档失效。

不要编造「准确率提升百分之多少」；用你自己的题集说话。

实践时如何避免「看起来很忙、没有变好」

  1. 先写清失败案例：哪类输入现在一定会错。
  2. 只改一个环节（提示词、检索、重试或评估），保留前后样例。
  3. 用同一批样例回归，而不是每次换新例子自我安慰。
  4. 把「何时停下来问人」写进流程，避免自动化在错误方向空转。
  5. 文档里区分事实、猜测与待验证，防止团队把草稿当结论。

如果你维护的是团队流程，把上述五步做成合并请求或工单模板中的检查项，比额外再上一个工具更有效。

常见问题

问：一定要用很贵的模型吗？
答：多数通知、清单、结构化合稿用你日常能稳定调用的对话模型即可；关键是材料和规则要由人提供。

问：生成后还要改多久？
答：第一周可能每条改 2–5 分钟；模板稳定后，多数情况只替换变量并扫一眼敏感句。

问：能不能让 AI 直接对客发送？
答：涉及承诺、金钱、健康、未成年人与安全核验的内容，建议始终人工确认后再发。

为什么值得做成固定流程

临时找 AI「帮我写一下」每次都要重新解释背景，结果忽长忽短。固定流程的好处是：规则只维护一份，新人也能按同一口径沟通，并且出了问题可以回看是材料不全还是模板过时。把提示词、审核人和更新日期写在一起，比把文案散落在聊天记录里更可持续。

元数据过滤往往更便宜

在上混合检索前，先检查是否能按产品线、时间、文档类型过滤。很多「找不到」其实是检索范围太大。过滤 + 更好的分块，有时比引入第二路检索更简单。若你已经维护引用格式与过期失效策略，先保证返回的块「对且新」，再优化「找得全」。

把上述流程写成团队约定后，新成员可以更快接手，也减少「每个人都用自己的口头禅对客」带来的口径分裂。维护成本主要在规则变更时更新提示词，而不是每天从零写作。