企业几百页PDF如何做RAG？这份指南帮你少走

企业文档库里，几百页的PDF最让人头疼。找份历史合同翻半天，查个技术规范全靠人工，效率低还容易漏。

想用RAG让AI帮忙？直接把几百页扔给模型，成本高、响应慢，AI还容易“迷路”。

第一步先拆文档：别按页硬切，一页可能塞了好几个主题，硬切会让AI断章取义。得按段落和章节的自然边界来，每块留200到500字，相邻两块再带点重叠。

第二步挑工具：中文场景选text2vec或bge-m3这类专门优化的模型；数据库初期用Chroma，真上生产环境再换Milvus。

第三步调检索：相似度阈值设太高会漏答案，太低又混进噪音。通常先粗筛一遍，再用精模型重排，直接拿3到5条最相关的去生成。

最后提个醒：分块时顺手标好章节和时间，敏感重复文件提前清掉。上线后还得定期抽查回答质量，持续调优。