#RAG#检索优化#AI工程化
RAG检索优化指南：一人公司也能落地的AI搞钱利器
教你怎么让AI在回答问题前先找到最相关、最精准的资料，避免胡说八道。 解决LLM幻觉和答非所问的问题，尤其适合垂直领域知识问答产品。 不靠堆模型参数，而是靠优化检索层，成本低、见效快、可解释性强。
落地难度
3.0
搞钱系数
4.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 是什么：教你怎么让AI在回答问题前先找到最相关、最精准的资料，避免胡说八道。
- 核心解决：解决LLM幻觉和答非所问的问题，尤其适合垂直领域知识问答产品。
- 为什么重要：不靠堆模型参数，而是靠优化检索层，成本低、见效快、可解释性强。
落地难度分析
需要懂向量数据库+关键词搜索+重排序模型，但现成API多（如Cohere Rerank），一人用LangChain或LlamaIndex搭原型两周内可跑通。难点在标注小样本测NDCG。
盈利潜力分析
买单群体: 中小企业客服系统、法律/医疗垂类问答工具、内部知识库SaaS买家 思路: 卖「行业定制版RAG检索模块」按月订阅，或打包成WordPress插件给电商站做智能导购，边际成本接近零。