8.0评分技巧
给个人知识库加 AI 搜索：RAG 不一定复杂，先做好这 4 步
AI圈技巧站长
从文档切分、元数据、召回测试和答案引用开始，小团队也能做出足够可用的知识库问答。
很多人在搭建 RAG 时一开始就纠结向量数据库和模型参数，反而忽略了更基础的资料组织。可用的 AI 搜索至少需要四步：干净的文档切分、可靠的元数据、可复现的召回测试，以及答案中的来源引用。
文档切分决定模型能不能拿到完整语义，元数据决定用户能不能按时间、项目、来源过滤，召回测试决定系统是否稳定，引用则决定答案是否可信。
对于个人和小团队，可以先用少量高质量文档验证效果，再逐步扩展数据量。
推荐理由
AI 搜索是很多内部工具的入口能力，但真正影响体验的往往是资料工程，而不是模型炫技。
站长总结
RAG 的第一原则：先让用户相信答案从哪里来，再追求回答多聪明。