后端怎么把 RAG / Agent 接进现有系统

RAG 不是新概念，本质就是"向量检索 + 拼 prompt"，后端闭眼能接。

RAG 召回低？别急着换 embedding 模型

八成问题出在更前面，换模型是最后一步。排查顺序：

1. 分块策略（chunk size / overlap 调一下，别切太碎）
2. embedding 模型（最后才换）
3. 加重排序（rerank，召回质量立马上来）
4. top-k（调数量）
5. 混合检索（BM25 + 向量）

幻觉压不住？别靠"多说几遍 / 调温度"

治标不治本。正解四件套：

• Prompt 强制"无依据就说不知道"
• 要求输出引用来源
• RAG 锚定（答案必须来自检索片段）
• 量化监控幻觉率（上线后持续看）

Agent 落地：把后端接口封装成工具

你已有的订单/用户/库存接口，包一层 function calling 描述，Agent 就能自己调。这一步后端优势最大，别外包。

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