超级麦吉AI检索不相关说明RAG中“检索”环节失效——需检查文档解析状态、优化切分策略（chunk_size 384～512，overlap 64）、启用标题层级切分、添加精准标签/YAML元数据、分库管理，并通过5轮召回测试固化效果。
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超级麦吉AI检索结果总出现不相关资料，说明RAG流程中的“检索”环节失效了——向量库没找到真正匹配的内容，大模型只能基于噪音生成答案。这不是提示词问题，而是文档预处理与系统配置出了偏差。
检查文档是否被AI真正“读懂”
打开超级麦吉知识库后台→点击“文档管理”→逐个查看已上传文件的解析状态。重点看PDF类文件右侧是否显示“✅ 已提取文本”；若显示“⚠️ 图片格式”或“❌ 无法解析”，该文件实际未进入向量库，等于没上传。
扫描版PDF、加密PDF、带复杂页眉页脚的Word文档，超级麦吉默认无法提取有效文本。这类文件必须先用OCR工具转成可选中文本，再重新上传。直接拖入原文件，系统会静默跳过文本提取步骤，但界面上仍显示“上传成功”——这是最隐蔽的失败点。
表格密集型Excel或含大量合并单元格的Word，建议先导出为纯文本（.txt）或Markdown（.md），再上传。超级麦吉对原生表格结构的切分逻辑不稳定，容易把“参数名”和“数值”拆到不同chunk里，导致检索时只召回半句话。
优化文档切分与向量化策略
进入知识库设置→找到“高级切分配置”。关闭“自动分段”开关，手动设定chunk_size为384～512字符，overlap设为64字符。过大的chunk会混入无关信息，过小则割裂语义——比如把“支持MySQL、PostgreSQL”和“Oracle、SQL Server”切到两个chunk里，检索“数据库支持”时只能召回一半。
启用“按标题层级切分”（仅限Markdown/Word含样式标题的文档）。这样能保证“3.2 兼容性要求”整个二级标题下的全部内容保留在同一chunk中，避免关键约束条件被拆散。
【必须确认】上传后立即在“召回测试”中输入典型问题，查看返回的前3个chunk原文。如果其中任意一个chunk不包含问题关键词的上下文，说明切分策略需重调。
用标签和元数据强制约束检索范围
方法一：给文档打业务标签
上传每份文件时，在“标签”栏填写不超过3个精准词，如“报价单｜2026Q3｜客户A”，而非“重要”“待审阅”这类无效标签。检索时在提问末尾加“#报价单 #2026Q3”，系统会优先召回带匹配标签的chunk。
方法二：在文档开头插入YAML元数据块（仅支持Markdown/Text）
在文件第一行添加：
```yaml
category: 技术规范
product_line: X系列
valid_until: 2027-03-31
```
超级麦吉会将这些字段纳入向量检索权重，比正文匹配优先级更高。
方法三：建立主题子库隔离
不把所有资料塞进一个知识库。按业务线新建多个独立库：“客户交付库”“工艺标准库”“供应商协议库”。提问前先切换对应库，从源头减少噪声干扰。
验证并固化有效检索路径
第一步：在“召回测试”中输入你最常问的5个问题，记录每次返回的top3 chunk原文及匹配度分数。
第二步：对匹配度低于0.65的chunk，人工判断是原文缺失、切分错误还是标签遗漏。
第三步：针对性修复——补传缺失文档、重切问题文件、追加精准标签。
第四步：修复后重新跑这5个问题，确认匹配度全部升至0.75以上。
第五步：将这5个问题存为“基准测试集”，每月运行一次，监控检索质量衰减。
这一步操作起来很简单，直接把问题复制进召回测试框就行。但必须做满五轮验证，少一轮都可能漏掉隐性退化点。
