PART 01 传统 RAG 的致命缺陷
先说一个你可能已经隐约感觉到但没有量化过的事实：传统 RAG 管线里的「分块」策略，从根本上就是错的。
大多数 RAG 系统的做法是：把文档切成固定大小的文本块，扔进向量数据库，然后指望余弦相似度能帮你捞出正确的上下文。
但问题是——
- 分块会在句子中间一刀切断，上下文支离破碎
- 同一段内容可能在 SharePoint、Confluence、邮件、Jira 里各存一份，向量数据库里全是近似重复
- 更致命的是：分块本身不携带任何版本信息、权限级别或来源权威性。一个过期的草稿和最新审批版本，在嵌入模型眼里长得一模一样
当过期内容和最新内容同时被检索为上下文，LLM 没有任何信号来判断该信哪个。于是它把两份矛盾的信息混在一起，开始胡编乱造。
问题不在检索，而在表示。 单元本身就是错的，修复必须发生在检索之前、数据层。
楠哥说：这段话一针见血。很多人在 RAG 上调参、换模型、加 reranker，但根源问题在于：你喂给向量数据库的「食材」本身就是坏的。与其在下游打补丁，不如从数据预处理层重新来过。
PART 02
PART 02 Blockify：从数据层重新定义 RAG 的输入
Blockify 是一个开源的数据预处理引擎，专门解决上述问题。
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