RAG 产品在落地时常被用户吐槽，其迭代并非堆技术参数，而是围绕企业用户真实场景，解决核心痛点。本文分享 4 个关键迭代方向，全是实操干货，助您打造好用的 RAG 产品。

做 AI 产品的都懂，RAG 产品最尴尬的不是技术不够炫，而是落地时被用户吐槽 “看着厉害，用着闹心”：

• 财务说 “解析后的财报表格行列错乱，还得手动核对”；
• 客服说 “用户问‘这个方案 ROI 多少’，系统搜不到对应的 A/B 方案数据”；
• 工程师说 “产品手册里的装配图，系统完全读不懂，还得自己翻几十页”……

其实 RAG 产品的迭代，从来不是堆技术参数，而是围绕 “企业用户真实使用场景”，解决 “读不懂、搜不准、答不靠谱、覆盖不全” 的核心痛点。结合我们团队的落地经验，分享 4 个关键迭代方向，全是从用户反馈里抠出来的实操干货：

迭代方向 1：放弃 “文字提取” 执念，转向 “结构化重建”—— 解决 “文档读不懂” 的底层痛点

迭代背景（用户痛点）

早期 RAG 产品跟风做 “OCR 文字提取”，但企业用户的文档根本不是 “整洁文本”：多栏排版、图文环绕、跨页表格、无线少线表、数学公式随处可见。

用户反馈 “提取出来的文字逻辑断裂，比如三栏文档的内容乱凑在一起，表格数据对应不上，公式更是完全没法用”—— 相当于给后续检索、生成环节喂了 “垃圾数据”，再先进的算法也白搭。

① 复杂排版：做 “生成式解析”，而非 “规则拼凑”

产品逻辑：模仿人读报告的习惯，让系统 “先理解语义，再排序内容”，而不是死守版面位置

具体优化：上线 “文档逻辑重建” 功能，通过自回归并行解码技术，让系统先读懂前文，再顺着语义 “续写” 下一个元素（段落、表格、标题），哪怕是图文环绕、跨栏段落等 8 类复杂排版，也能按阅读逻辑排序。

用户价值：再也不用手动调整解析后的文档顺序，比如图文环绕的图注不会插到其他段落里。

② 复杂表格：单工具覆盖全场景，拒绝 “多组件适配”

产品逻辑：企业用户的表格类型太多（有线 / 无线 / 少线 / 合并单元格），传统产品靠多个组件适配，用户切换麻烦还容易出错，所以迭代时聚焦 “单工具全兼容”。

具体优化：上线 “智能表格复原” 功能，通过融合行列关系和元素特征，自动预测行列间隔线并重组结构，不管是财务无线数据表，还是业务少线统计表格，都能精准还原。

落地效果：业务测试集准确率达 89%，用户反馈 “表格解析后直接能用，不用再手动修正行列关系”。

③ 子元素识别：直接输出结果，砍掉 “多环节拼接”

产品逻辑：公式、子图和文字耦合度高，传统 “定位 + 识别 + 拼接” 的流程容易传递误差，用户吐槽 “公式识别后语义丢失，子图位置错乱”。

具体优化：迭代后，系统在文字识别时直接输出公式的 LaTeX 内容，同时精准标注子图坐标，砍掉中间拼接环节。

落地效果：图像识别准确率 95%，公式识别准确率 85%，用户不用再手动补全公式语义。

迭代核心价值

给后续环节喂入 “逻辑连贯、结构完整、元素齐全” 的干净数据 ——

这是 RAG 产品 “好用” 的前提，也是用户从 “吐槽解析垃圾” 到 “愿意用” 的关键转折。

迭代方向 2：检索前先 “猜透用户心思”—— 把 “搜非所问” 变成 “精准命中”

迭代背景（用户痛点）

早期产品直接把用户提问丢进检索系统，结果发现：用户的提问从来不是为 “向量搜索” 设计的 —— 多轮对话省略主语（“这个方案的 ROI 多少？” 没说清 A/B 方案）、一个问题藏多个需求（“A 和 B 的星数分别是多少？哪个更多？”）、用内部缩写（“ROE”“CRM”）…… 用户反馈 “搜了半天找不到想要的，还不如自己翻文档”。

① 查询改写：补全上下文，解决 “断章取义”

产品逻辑：用户在多轮对话中容易省略关键信息，系统需要自动补全，而不是让用户重新提问

具体优化：上线 “上下文补全” 功能，结合历史对话和当前问题，自动完成指代消解（比如把 “你最喜欢哪一种？” 改写为 “你最喜欢 2024 年甜品新品中的哪一种？”）。

技术选型：没有用复杂的 seq2seq 方法，而是采用 “大模型 + 小样本 + 思维链” 训练，平衡准确率和效率 —— 产品经理要的是 “用户能用”，不是技术炫技。

② 查询分解：拆解复杂问题，避免 “遗漏需求”

产品逻辑：用户的复杂问题（多主体、多需求）如果直接检索，容易只命中部分信息，所以需要先拆解再检索。

具体优化：上线 “复杂问题拆解” 功能，比如把 “A 和 B 的 GitHub 星数分别是多少？哪个更多？” 拆为 3 个子任务：查 A 星数→查 B 星数→对比大小，分别检索后再整合答案。

用户价值：“一次提问就能拿到完整答案，不用分多次问”。

③ 术语映射：弥合 “术语鸿沟”，解决 “搜不到”

产品逻辑：企业用户常用内部缩写、专业术语，知识库中可能没有对应的关键词，导致检索失效。

具体优化：上线 “专业术语智能映射” 功能，当用户输入 “ROE” 这类知识库没有的术语时，系统自动生成完整定义（“ROE 即股东权益回报率……”），用这个 “伪文档” 向量去检索，哪怕文档里只提过 “股东权益回报率”，也能精准召回。

④ 多级切分：兼顾 “精准” 与 “完整”，解决 “长文本语义破碎”

产品逻辑：长文本切分是行业痛点 —— 切太细会丢语义，切太粗会影响检索精准度，用户反馈 “要么搜不到关键信息，要么搜到的内容不完整”。

具体优化：迭代 “生成式多级切分” 功能，输出 “粗粒度一级片段（完整语义）+ 细粒度二级片段（精准检索）”，检索时先匹配二级片段，再关联一级片段补充完整语义。

⑤ 多策略搜索：兜底 “精准召回”，拒绝 “一刀切”

产品逻辑：不同场景（短文本 / 长文本 / 低频次关键词）需要不同的检索策略，单一向量搜索无法覆盖所有需求。

具体优化：组合 “向量搜索 + 关键词搜索 + 相关性排序” 三大策略，比如查询 “特斯拉人形机器人硬件成本”（短文本 + 低频次），用关键词搜索兜底；查询长文本需求，用向量搜索匹配语义。

迭代核心价值

检索的核心不是 “搜得快”，而是 “搜得对”—— 通过优化 “用户意图理解”，让系统从 “被动检索” 变成 “主动匹配”，检索精准度提升后，用户使用意愿直接翻倍。

迭代方向 3：打破 “RAG vs 校准” 二选一 ， 用 “协同设计” 解决 “输出不靠谱” 的信任危机

迭代背景（用户痛点）

早期产品要么只做 RAG（外挂知识库），要么只做模型校准（内化规则），结果用户反馈：“RAG 能快速拿新信息，但答案经常瞎编”“纯校准的模型不会乱编，但知识更新慢，新政策、新产品信息查不到”—— 核心矛盾是 “既要新，又要准”。

产品迭代决策：“RAG + 校准” 协同架构

先明确迭代逻辑：校准的核心不是 “记知识”，是 “守规矩”

产品设计时，我们把 RAG 定位为 “知识引擎”（负责找最新、最全的信息），把校准定位为 “规则引擎”（负责教系统 “怎么用知识”），二者协同而非对立 —— 这是从 “用户需要靠谱答案” 出发的核心决策。

① 行业适配：做 “垂直场景校准”，拒绝 “通用型理解”

用户痛点：通用 RAG 产品读不懂行业术语，比如金融用户问 “物联网企业政策扶持”，输出的答案遗漏申报条件；政务用户问 “办事流程”，回复不符合官方范式。

具体优化：用垂直行业数据（金融、政务、教育等）做有监督校准，同时构造 RAG 场景训练样本（问题 + 检索片段 + 上下文 + 标注答案），让系统既懂专业知识，又符合行业回复规范。

② 逻辑计算：加 “思维链训练”，解决 “不会推理、不会算”

用户痛点：面对保险保费核算、财务数据对比等需求，系统要么直接给错误答案，要么不会拆解逻辑。

具体优化：上线 “分步推理” 功能，通过思维链训练让系统 “先理解意图→定位关键信息→生成推理步骤→计算结果”，复杂计算时调用计算 API，比如用户问 “给父母买两款保险总保费多少”，系统会拆解 “单人保费 ×2 + 叠加规则”，算出结果并说明预算缺口。

③ 表格理解：从 “看懂” 到 “会用”，满足 “数据分析需求”

用户痛点：零售、金融用户需要分析销售看板、产品数据表，但早期产品只能提取表格文字，不会总结、对比、推理。

具体优化：针对表格设计 4 类指令训练：知识抽取（支持合并单元格）、表格总结、逻辑推理、数值比较，超长表格结合 Text2SQL 精准提取数据，比如用户问 “2024 年 Q3 各产品销售额 Top3”，系统能直接从表格中筛选并生成新表格。

④ 信任构建：加 “拒答 + 来源标注”，解决 “瞎编问题”

• 用户痛点：系统遇到不会的问题也硬答，答案没有来源，不敢用在工作中。具体优化：
• 无关内容拒答：构造正负样本训练，让系统 “没答案就直说”，比如查询与知识库无关的问题，回复 “根据现有资料，我无法回答这个问题”；
• 来源引用：生成答案时标注参考来源（如 “答案来自《2024 年 Q3 财报》P12”），支持多来源关联；
• 指令适配：响应 “反问澄清、格式规范、角色设定” 等需求，比如用户要求 “以行业专家身份用表格输出”，系统能精准执行。

迭代核心价值

用户用 RAG 产品，本质是 “信任驱动”—— 只有让用户觉得 “答案靠谱、可追溯、符合需求”，才会持续使用。“RAG + 校准” 的协同设计，正是解决了 “信任危机”。

迭代方向 4：从 “读文字” 到 “读图文视频”—— 拓展 “知识覆盖边界”

迭代背景（用户痛点）

早期纯文本 RAG 产品，遇到企业里的图表、图纸、视频就 “歇菜”：财务要分析财报 K 线图，工程师要查产品装配图，客服要学培训视频里的操作步骤，但系统只能处理文字，用户吐槽 “核心知识藏在视觉里，系统看不到，等于没用”。

产品迭代决策：上线 “端到端多模态 RAG”

核心逻辑：不是 “看图说话”，是 “图文视频深度融合推理”

产品设计时，我们拒绝 “图片转文字” 的简单方案（容易丢失语义），而是打造 “解析 – 检索 – 生成” 全链路闭环，让系统真正 “看懂” 视觉信息。

① 多模态解析：绑定 “文字 – 视觉” 关系，避免 “图文脱节”

具体优化：用户上传 PDF、PPT、图片、视频后，系统解析为 Markdown 格式，精准记录 “文字 – 图像 / 视频片段” 的对应关系，比如图表标题、坐标轴含义、子图位置、视频关键帧对应的文字说明。

用户价值：检索时不会只召回文字，还能同步找到对应的图表、视频片段，比如查 “2024 年 Q3 营收”，会同时召回财报文字 + 对应的 K 线图。

② 视觉理解训练：让系统 “看清、锁定、答准”

产品思考：视觉信息容易出现 “识别错误”“张冠李戴”，所以训练时重点解决 3 个问题：

1. 看清：动态分辨率训练，哪怕是低清晰度图表，也能抓准小数点后两位数据；
2. 锁定：多尺度混合训练，通过 “全局场景识别 + 局部细节匹配” 双重校验，在相似视觉素材中精准定位核心信息。比如工程师上传 5 张同系列产品装配图查询 “零件 A 安装位置”，系统能快速排除干扰图，锁定包含零件 A 的图纸并标注具体坐标；
3. 答准：鲁棒性训练结合 “答案 – 视觉源绑定” 机制，一方面将推理结论与原始图片 ID 强关联（如 “结论基于图 3-2 装配图推导”），方便用户溯源核对；另一方面构造模糊图像、关键信息缺失等负样本，让系统学会主动拒答。比如面对模糊的手写图纸，系统会明确回复 “图像清晰度不足，无法识别零件尺寸信息”。

③ 落地效果：3 类核心用户效率质变

• 财务岗：财报 K 线图分析效率提升 75%，过去需手动比对图表与文字数据 2 小时，现在系统可直接输出 “Q3 营收环比增长 15%，K 线显示月末增速放缓（见图 2）” 的整合结论；
• 研发岗：装配图查询耗时从平均 15 分钟压缩至 2 分钟，零件定位准确率达 91%，工程师反馈 “不用翻几十页手册，搜关键词就有带标注的图纸”；
• 客服岗：培训视频内容检索覆盖率从 30% 提升至 88%，新人可直接查询 “设备故障排查步骤”，系统自动提取视频关键帧 + 文字说明，上手周期缩短 40%。

迭代核心价值

多模态迭代彻底打破了 RAG 产品 “只懂文字” 的天花板 —— 从 “覆盖文字知识” 升级为 “覆盖企业全形态知识”，让财报图表、产品图纸、培训视频等藏在视觉里的核心信息真正可用。这不是技术炫技，而是解决了 “企业一半知识无法被 AI 利用” 的根本痛点，也让 RAG 从 “辅助工具” 变成了 “全场景知识中枢”。

结尾：RAG 产品迭代的 3 个底层逻辑与落地建议

01 核心逻辑复盘：从 “踩坑” 到 “落地” 的关键认知

1. 用户驱动优先于技术驱动：早期所有踩坑（OCR 解析混乱、检索跑偏、瞎编答案），本质都是没先解决 “用户怎么用” 的问题。真正的迭代起点，是把财务、工程师、客服的吐槽变成需求清单；
2. 系统闭环重于单点优化：文档解析的 “干净数据” 是检索精准的前提，检索精准是校准落地的基础，多模态是知识覆盖的延伸 —— 四个环节环环相扣，缺一个都会让用户体验断层；
3. 信任构建是留存核心：用户愿意持续用的不是 “技术最先进” 的产品，而是 “敢用、好用” 的产品。从表格识别准确率 89% 到答案来源标注，从术语召回率提升 60% 到视觉信息拒答机制，所有优化都在回答一个问题：“如何让用户相信这个系统？”

02 给 AI PM 的落地建议：从小切口启动迭代

如果你的 RAG 产品也卡在落地期，不用追求 “一步到位做全链路”，可以按这个顺序切入：

1. 先抓解析：用 “表格识别准确率”“公式提取可用率” 两个指标验收，先让财务、工程师愿意用；
2. 再优化检索：重点打磨 “术语映射” 和 “查询分解” 功能，用 “客服检索成功率” 验证效果；
3. 最后补信任与多模态：先通过 “拒答 + 来源标注” 降低用户质疑，再根据行业需求拓展视觉能力（金融先做图表解析，制造先做装配图识别）。

RAG 产品的价值从来不是 “检索 + 生成” 的技术组合，而是通过技术解决

“人在企业知识中低效穿梭” 的痛点。当系统能像老员工一样 “读懂文档、猜透需求、靠谱回答、看懂图文” 时，真正的效率革命才会发生。