RAG召回率低解决方案
本文档针对面试中常见的"RAG召回率低如何解决"问题，结合本项目实际代码进行详细分析和解答。
一、什么是RAG召回率
召回率（Recall） 是衡量RAG系统检索效果的核心指标，定义为：
召回率 = 检索到的相关文档数 / 所有相关文档总数
召回率低意味着很多用户需要的相关信息没有被检索出来，导致大模型无法基于正确的上下文生成准确的回答。
二、RAG召回率低的常见原因
2.1 文档处理层面
| 原因 | 描述 |
|---|---|
| 分块策略不合理 | 文档切分过大或过小，导致语义不完整或过于碎片化 |
| 元数据缺失 | 缺少文档标题、来源、分类等元信息，影响检索精度 |
| 文档质量差 | 原始文档存在噪声、格式混乱、信息冗余 |
| 文档预处理不足 | 未进行清洗、去重、标准化处理 |
2.2 向量化层面
| 原因 | 描述 |
|---|---|
| Embedding模型选择不当 | 模型与业务领域不匹配，语义理解能力不足 |
| 向量维度问题 | 维度过低损失语义信息，过高计算成本增加 |
| 模型未微调 | 通用模型在特定领域表现不佳 |
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