传统RAG（检索增强生成）技术利用向量知识库，基于大模型的语义理解能力，通过对问题的拆解和向量搜索从知识库筛选内容。但该方法存在明显瓶颈：
1. 召回不完全：关键信息可能遗漏；
2. 召回不精准：返回大量无关内容；
3. 上下文超限：召回内容超出模型处理能力。
这些问题会导致大模型理解偏差，最终输出不精准的答案。
更关键的是，垂直领域的答案往往隐藏在文本深层。我们将答案分为四类：
1. 表面问答：答案直接显现在单段文本中（如“某政策发布日期”）；
2. 总结问答：答案分散在多段文本，需总结（如“某方案的三大优势”）；
3. 深度问答：答案需结合背景知识推理（如“某实验失败的根本原因”）；
4. 关系问答：答案依赖实体、属性、关系的关联链（如“某故障对上下游系统的影响”）。
传统RAG在垂直领域效果有限，原因有二：
1. 通用大模型缺乏领域专业知识；
2. 专业答案常隐藏在文本中，需关联复杂前提知识。
知识问答的终极形态应模拟人类思考模式：
1. 双轨知识存储
1.1、向量库：存储原始文本（论文、手册等）；
1.2、知识图谱：通过领域大模型提取文本中的**实体、属性、关系三元组**，存储于图数据库（如Neo4j），构建结构化知识网络。
2. 深度问题解析
拆解问题中的实体（如“设备A”）、属性（如“温度阈值”）、关系（如“导致”）、场景（如“高温环境”）及核心问题（如“故障原因”）。
3. 多模态答案生成
根据问题类型，动态组合：
* 向量搜索（表面/总结型问题）；
* 图谱查询（深度/关系型问题，如路径推理、属性过滤）；
* 大模型总结与推理。
4. 可解释性为核心
输出完整思考链，包括：
* 问题解析逻辑；
* 知识检索路径；
* 推理依据与计算过程。
（信任源于透明：人类需监督AI决策，必须理解其工作原理）
这里我们举一个医疗诊断场景的通俗案例：
用户问题：
“患者服用降压药A后肌酐升高，他有糖尿病和肾结石，可能是什么原因？该如何调整用药？”
传统RAG的局限：
– 可能只召回“药A的副作用说明书”（漏掉糖尿病关联）；
– 无法从“肾结石”推理到“肾功能代谢能力下降”；
– 难以整合“药A+糖尿病+肾结石→肾功能风险→肌酐升高”的逻辑链。
终极形态的解决流程：
1. 知识存储
– 向量库：药品说明书、临床指南、病例报告；
– 知识图谱：
2. 问题解析
– 实体：`患者`、`药A`、`肌酐`、`糖尿病`、`肾结石`；
– 属性：`当前症状=肌酐升高`、`病史=糖尿病+肾结石`；
– 关系：`药A→可能引起→肌酐升高`、`糖尿病/肾结石→加重→肾功能下降`；
– 问题：归因分析 + 用药调整建议。
3. 答案生成
– 图谱推理：
– 查询“药A”的副作用→确认“肌酐升高”；
– 关联“糖尿病”和“肾结石”→二者均指向“肾功能下降”；
– 结合医学规则：**肾功能下降者禁用可能损伤肾脏的药物**。
– **向量补充**：检索“药A替代方案”文献，发现“药B”适用但需评估肾功能。
4. 可解释性输出，思考过程：
4.1、 关键识别：
– 核心问题：药A与肌酐升高的因果关系 + 用药调整建议
– 患者风险因素：糖尿病（损伤肾小球）、肾结石（阻塞尿路）→ 均导致**肾功能基础薄弱**
4.2、 知识检索：
– 图谱路径：药A →[副作用]→ 肌酐升高 ←[风险因素]← 肾功能下降 ←[病因]← 糖尿病/肾结石
– 文献补充：药B可作为替代，但需满足eGFR（肾小球滤过率）>60ml/min
4.3、 推理结论：
– 肌酐升高很可能源于药A对脆弱肾脏的额外负担；
– 建议行动：
(1) 立即停用药A；
(2) 检测当前eGFR值；
(3) 若eGFR>60，可换用药B（需监测血压）；
(4) 若eGFR<60，需重新评估用药方案（如药C）。
4. 风险提示：
– 忽略肾功能直接换药B可能引发急性肾损伤！
该方案的核心价值：
– 深度推理：串联药物副作用、病史、生理机制，而非机械匹配关键词；
– 可解释性：医生可验证“药B推荐”是否基于当前肾功能数据，避免盲目依赖AI；
– 动态决策：结合检测结果（eGFR）触发不同用药分支，实现个性化方案。
最后放出一张生成的卡片
