AI 答疑助手优化实践：从 RAG 到 LightRAG 的全链路升级
出处：
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本文针对传统RAG存在的意图识别模糊、知识碎片化及缺乏评测闭环等痛点，提出了一套系统性解决方案：首先，利用思维链（CoT）驱动的意图识别，将用户问题分解为多步逻辑查询并行检索，解决了上下文工程中查询不精准的问题；其次，在检索架构上，对比了GraphRAG高昂的构建成本与维护难度，文章重点阐述了LightRAG的落地实践，通过实体关系抽取与双层检索范式，在保留图结构优势的同时实现了秒级响应与增量更新；最后，构建了多维度的评测体系，强调人工校验以克服模型“过度自信”，旨在通过数据驱动的方式持续提升答疑系统的上下文构建能力。
