AI21 Maestro 修复 RAG 的准确性盲点
AI21 Maestro 针对 RAG 的检索错误和噪音问题，提出动态修正方案，提升大模型输出的可靠性。
RAG（检索增强生成）让大模型能引用外部知识，但常因检索不相关或噪声信息导致错误。AI21 Maestro 通过动态调整检索策略和验证生成结果，显著减少“幻觉”，提升事实准确性。
正文摘录
TL;DR - 传统 RAG 在处理复杂企业查询时表现不足，常导致答案不完整或不可靠。 - Structured RAG (S-RAG) 将非结构化文档转换为结构化、感知查询的表示，以实现精确且可审计的推理。 - AI21 Maestro 的混合架构融合了基于结构化检索和基于嵌入器的检索，准确率提升高达 60%，召回率接近完美。 - 专为企业规模设计：自动推断或允许用户定义 schema，可处理数百万份文档，全程透明可控。 - 结果：在合规、报告和关键业务工作流中，获得可靠、可解释、值得信赖的答案。 我们花了多年时间与企业合作，试图将他们的数据转化为可用的东西。每个团队都抱有同样的希望：RAG 最终将解锁他们的知识，实现规模化应用。但当我们介入时，现实已摆在眼前。答案确实流畅，但并非总是可靠。 假设你询问业绩趋势或供应商比较，基于 LLM 的系统只给了你部分图景。它可能浮现出若干相关片段，但遗漏了关键数据点，或者概括了一些松散相关的信息，并未直接回答问题。在金融和合规领域，这些疏漏并非无害——它们构成了重大风险。 我们知道 RAG 并非完全失效，但它需要增强才能在企业应用中足够可靠。因此，我们构建了 Structured RAG (S-RAG) ，这是一种增强方案，为检索带来结构和推理能力，以提供精确、可审计的答案。它内置于 AI21 Maestro 中，我们的 AI 编排系统为关键任务赋能企业代理。 想了解更多技术细节？[深入阅读我们的 Structured RAG 研究论文](https://arxiv.org/abs/2511.08505v1)。 传统 RAG 检索文本块，然后期望 LLM 基于有限上下文正确回答；而 S-RAG 则离线从非结构化文档中提取信息到关系数据库。运行时，它使用 SQL 查询来检索和推理这些结构化数据。