真正的 RAG 项目描述，应该长什么样？

1、有场景、有动机（为什么做）
2、有方法、有架构（怎么做）
3、有数据、有优化（做出了什么效果）

这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一
个对比＋案例的形式讲给你听。
一、项目背景：让人一眼看出你在解决一个具体问题
✅一句话总结：好的项目描述一定要把动机讲清楚。
工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机：
1.业务痛点
2.为什么 RAG 能解决
3.大模型知识时效性差

二、系统架构：写出系统性思维的人最稀缺

🌟优秀写法（架构分层法）:
系统分为两阶段（数据准备＋应用推理），三大模块（知识构建、检索召回、生成优化），并通过13项优化策略实现持续迭代。
阶段一：数据准备
1.数据清洗：多源异构文档（ PDF 、 OCR 图片、视频字幕）统一结构化，过滤噪声。
2.文本切块策略：采用动态窗口＋语义聚类切分，保证上下文完整性，避免语义断裂。
3.Embedding 向量化：使用中文优化模型 BGE - large ，构建 Milvus 向量索引（ HNSW 结构），支持百万级检索。
阶段二：应用层
1.多路召回机制：结合语义检索与倒排检索，通过 RRF 融合排序策略提升相关性；
2. Prompt 工程优化：设计结构化 Prompt 模板，限制模型回答边界，缓解幻觉；
3.缓存与响应优化：引入 Redis 缓存层与分层索引机制，将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。
三、个人贡献：写出你在推动系统演进
这句话有三个关键点：
1.主导:你是参与者还是决策者？2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。
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