RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种通过知识库构建的高效问答系统。然而，在使用WebUI部署和优化RAG时，数据源管理和参数设置直接决定了系统的回答质量。本文将结合具体问题和优化方法，为您详细解读如何最大化RAG的性能和准确性。
数据源相关问题及解决方案
在实际操作中，RAG可能会因数据源处理不当而出现回答异常的问题。以下是常见问题及其优化策略：
1. 数据长度过长导致回答异常
问题表现
- 当文档内容超出默认文本长度限制时，RAG会返回与文档内容无关的回答。例如，上传的中文金融知识文档，RAG却返回固定的英文算术回答。
- 将文档内容裁剪为较短的长度后，RAG的回答恢复正常。
解决方案
- 切分文档：将超长文档分割为多个小文件。分割后的小文件可以通过 Tag 聚合，便于后续管理和查询。
- 调整Chunk Size（分块大小）：通过改变 Chunk Size，优化文档在RAG模型中的处理方式（详见下文）。
