# 我从零搭了一个 RAG 知识库，在我那套 12 道题的评测上拿到了 100% 分——真正值钱的是踩坑调试的经验

- 作者：[Flimsy_Outcome_2676](https://mendaoai.com/people/reddit~Flimsy_Outcome_2676)，Reddit
- 发布：2026-10-08
- 问题：[企业知识库怎么建才答得准？](https://mendaoai.com/q/enterprise-ai/knowledge-base)，企业 AI 落地
- 原文：https://www.reddit.com/r/Rag/comments/1x0cy7d/i_built_a_rag_knowledge_base_from_scratch_that/
- 本页：https://mendaoai.com/p/enterprise-ai/reddit~938ece2a6d86193c0e815545

## 入选理由

自建 12 题×6 项检查评测，SQLite 存实体与 chunk 元数据、四路检索先过滤再 RRF 融合，按调试经验把评测从 94.4% 提到 100%。

## 内容

我从零搭了一个 RAG 知识库，在我那套 12 道题的评测上拿到了 100% 分——真正值钱的是踩坑调试的经验。

> 免责声明：这是一个**演示项目**，基于合成/示例产品数据搭建（虚构的 REDMI K90 系列）。与任何品牌均无关联，也不是真实的产品评测。文中数字仅作示意。

## 摘要

- 不用向量数据库。SQLite 保存的是*真值*（实体、别名、关系、分块元数据）；numpy 向量只是一个派生索引。
- 检索 = 4 条路径（SQL 精确匹配、对比、稠密、BM25）→ 先过滤再融合 → RRF。
- 我做了一套 12 题的评测，每题 6 项检查（归一化 / 检索 / 隔离 / 覆盖 / 幻觉核验 / 拒答），并反复迭代：
**94.4% → 98.6% → 100%**
。
- 这套评测是自建的，不是基准测试——局限性见文末。

## 技术栈（骨架，总计约 600 行代码）

- `SQLite` → products/aliases/relations/chunks 表，`content_type`，`authority`（3/2/1），`source`。
- `numpy` → 512 维嵌入（bge-small-zh-v1.5），通过 JSON sidecar 与分块 ID 对齐。每次构建后做一致性校验。
- 检索：4 路结果用 RRF 融合（K=60）。
**过滤在融合之前进行**
—— 否则无效候选会占掉前 5 个位置，把好的分块挤出去。
- 生成后校验：用推测性措辞正则，加上「答案里出现的每个数字都必须在检索到的材料中存在」这一条。

## 6 条调试经验（其他都可以跳过，只看这些）

1. 
**别名归一化 ≠ 子串逻辑。**
`红米k90` 和 `k90ultra` 并不共享子串，但 `K90` 和 `K90-ULTRA` 共享一个
*前缀*
。只按模型代码前缀保留最具体的那条匹配，不要按别名字符串来保留。

2. 
**SQL ORDER BY = 插入时间偏差。**
路径 1 按数据库顺序返回分块，因此后加入的文档（UGC 评论）在 RRF 融合中系统性地吃亏。修法：让每个精确匹配的分块拿到
**相同的排名（1）**
。连按稠密分数排序都不要做——那是第 3 号偏差。

3. 
**按稠密分数给精确路径排序，会干掉向量盲区。**
用户说的「拍照」，永远匹配不上文档里的「影像参数」——这个分块在稠密和 BM25 里
*两边*
都是 `#None`。再按稠密分数给精确路径排序，就把它挤出了 top-5。改成统一排名就解决了。

4. 
**表格内容对稠密检索是盲区。**
多列规格对比表嵌入效果极差，可它恰恰是材料对比类问题最需要的内容。解决办法：对比路径把每个对比分块重复
**3 次进 RRF ≈ 权重放大**
。

5. 
**查询扩展 > 调嵌入模型。**
同义词（“拍照”→影像/相机/成像），每个变体各检索一遍，按分块取
**MAX**
（不是 SUM——别让某一个查询变体把分数刷上去）。传感器名称“950”一查就出来了。

6. 
**事后校验也可能误报。**
API 超时的时候，字符串 `443` 混进了回答里，数字校验就把它判成了编造。只拿那些本来就该出现在材料里的数字去核对。

补充一点：API 超时是环境问题——加上重试和退避，再把超时时间从 180s 降到 60s，大部分偶发失败就消失了。

## 为什么「100%」这个数字要打个折扣看

- 我自己写了 12 个问题，每个问题 6 项检查，跑在一个…

后面还有，看原文：https://www.reddit.com/r/Rag/comments/1x0cy7d/i_built_a_rag_knowledge_base_from_scratch_that/

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