本文基于相关论文，深度探讨七个挑战及开发RAG系统时遇到的五个常见难题。并深入讨论这些难题的解决策略，帮助我们在日常开发中有效应对。
1：缺失内容
当答案不在知识库中时，RAG 系统可能会提供一个貌似合理但实际错误的答案，而不是直接表明自己无法给出答案。
2：关键文档被遗漏
在召回排序环节，正确答案可能不会出现在头部结果，导致正确答案被忽略
3：文档整合的长度限制 —— 超出上下文 虽然召回了结果，但是文档众多，超出了上下文
4：提取困难
当上下文过多或者出现观点矛盾时，难以提取准确答案
5：格式错误
当我指定输出格式但是被大模型忽略，到时解析错误
6：缺乏具体细节
答案不够详细和具体，需要多次追问
7：回答不全面
虽然回答比较全面，但是未完全解释清楚
8：数据摄入的可扩展性问题
数据摄入时间过长、系统过载、数据质量下降、可用性受限
9：结构化数据的问答
解读用户的问题，并准确检索到所需的结构化数据是一项挑战，尤其是处理复杂问题时，NL2SQL不够复杂
10：从复杂 PDF
文档提取数据 从复杂PDF中提取嵌入的表格，需要一种更高效的方法
11：备用模型策略
模型节点错误或受限，如果设计备用策略
12：大语言模型的安全性
如何防止恶意输入、敏感信息泄露？
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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