本文针对传统RAG跨文档召回难、复杂问题处理弱的问题，提出了结合知识图谱与DeepSearch的进阶方案。通过动态实体抽取、Local/Global混合检索以及大模型自主迭代选工具的Agent机制，有效提升了复杂场景下的召回率和问答准确率，最终实现问答率高达95%+。

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一.传统 RAG 优化

传统的 RAG 包括：

• 离线文档处理：文档解析、长文档分片、文本/段落/块等多级别摘要、Embedding 入库
• 在线检索生成：前置意图识别/问题改写/工具调用、多路检索和 Rerank 排序、LLM生成答案

经过优化后，传统 RAG 方案做到的成功率：

• 文档召回率 80%+
• 最终生成正确率 60%+

二.传统RAG的痛点

• 传统 RAG 在跨文档召回时的成功率低
• 用户的需求日益复杂，需要多篇文档甚至结合工具调用才能解答
• 知识库数据检索效率低，难以发挥出应有价值

三.解决方案：知识图谱+DeepSearch

1. 使用轻量化 LightRAG 方案，构建知识图谱，解决语义理解增强和知识跨文档的难题
2. 引入双层检索机制，Local检索快速定位关键词，Global检索扩展语义关联，结合Hybrid模式动态权重融合，提升复杂场景下的问题解决率，
3. 使用 DeepSearch 迭代式搜索方案，综合多源、多轮搜索结果，利用大模型的推理能力，提高问答的准确性

3.1 知识图谱构建+检索优化

• 知识图谱构建：

1. 动态实体抽取: 融合领域术语库与LLM，实现混合实体识别技术，确保知识图谱的实时性和准确性。
2. 关系标签自动抽取：基于用户行为反馈优化标签权重，支持增量更新。

• 知识图谱检索：

1. local检索: 快速定位相关实体子图，提升召回率。
2. global检索: 利用关系标签驱动的语义扩展，解决跨文档关联问题。

最终结合 local、global 以及传统 RAG 优化方案，实现召回率达到 95%+

3.2 DeepSearch+Agent

• 优化1：结合迭代式搜索框架的检索Agent

在 DeepSearch 方案中，把传统 RAG 检索（含稀疏检索、稠密检索）、local 图谱检索、global 图谱检索、代码检索等，都作为一个检索工具，交给大模型来选择。

大模型基于推理能力，结合每一轮的检索结果，判断是否需要以及使用什么工具进行下一轮检索。

• 优化2：结合深度定制工具的领域助手agent

1. query理解: 通过让模型自主决定调用哪些工具解决问题。
2. 上下文重写: 利用上下文信息进行查询重写，提升查询与知识标签的匹配度，增强理解能力。
3. 工具调用: 引入工具调用机制，支持更复杂的操作流程，提高解决问题的能力。
4. 优化匹配： 利用领域图谱进行改写；有效解决口语化表达与专业文档之间的匹配难题，显著提升匹配效率和准确性

四、业务落地效果

复杂问题解决率显著提高，平均响应时间大幅缩短，人工工单量降低10%。业务落地覆盖前后端等各技术栈平台，证明方案的泛化性。

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