https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%A3%80%E7%B4%A2%E7%AD%96%E7%95%A5/Recent content in 检索策略 on AI 观察Hugozh-CNMon, 19 Oct 2026 14:39:00 +0800https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-rag-when-to-add-keyword-search/Mon, 19 Oct 2026 14:39:00 +0800https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-rag-when-to-add-keyword-search/<p><strong>先问「失败长什么样」，再决定是否加关键词通道。</strong> 盲目混合检索会增加复杂度与延迟。</p> <h2 id="向量常够用的情况">向量常够用的情况</h2> <ul> <li>用户用自然语言描述问题</li> <li>文档口语化、同义表达多</li> <li>可接受「相关即可」的阅读材料推荐</li> </ul> <h2 id="该认真考虑关键词过滤的信号">该认真考虑关键词/过滤的信号</h2> <ol> <li>查询里大量 <strong>工单号、错误码、型号、法条编号</strong></li> <li>用户只要含某句原文的段落</li> <li>评测集上「完全匹配词」类问题召回明显偏低</li> <li>同义词很少的领域术语（特定内部代号）</li> </ol> <h2 id="落地顺序">落地顺序</h2> <ol> <li>建一个小评测集（含专有名词题）。</li> <li>先优化分块与元数据过滤。</li> <li>仍不足再加关键词通道或混合排序。</li> <li>每次只改一处，对比命中与延误。</li> </ol> <h2 id="与站内相关文">与站内相关文</h2> <p>分块边界与引用格式同样影响体感，可对照：<a href="https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-rag-chunk-boundary-tuning/">分块边界调优</a>、<a href="https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-rag-citation-format-pitfalls/">引用格式坑</a>、<a href="https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-19-rag-stale-document-expiry/">过期文档失效</a>。</p>