RAG可以结合产品资料知识库、聊天记录、用户反馈等数据，自动为用户提供更精准的回答，已经有非常多的初创公司选择用RAG技术构建新一代的智能客服系统。
智能数据分析：RAG可以结合外部数据源，如数据库、API、文件等，为用户提供更便捷的数据分析服务。 传统企业的数据分析主要靠BI分析师，每天都需要写大量的SQL语句进行查询，而在RAG的支持下，企业的每个员工都能以自然对话的方式获取数据。
比如门店店长直接用语音对话，“请帮我找出上周销量排名前，但本周销量 俄罗斯 whatsapp 号码列表 下滑最快的品类”，系统即可直接给出答复。 自动化文档处理：企业还可以利用RAG和LLM大模型自动化文档处理流程，例如自动生成合同、撰写周报、总结会议纪要等，节省时间和人力成本。
三、Rag实施路径 Rag技术虽然相对比较容易入门，但是要部署到生产环境并且对外提供稳定的服务，还是有很多路要走的，尤其是其流程的各个环节都有非常多的优化空间。
从优化的方向来看，主要包括四个方面，知识分块与索引优化、用户query改写优化、数据召回优化和内容生成优化。当然，“罗马不是一天建成的”，Rag相关项目的实施也需要分阶段逐步进行迭代和优化，风叔建议可以按照以下三个阶段来实施。
第一阶段，可运行，即系统能跑通整体流程 知识分块与索引 在RAG系统中，文档需要分割成多个文本块再进行向量嵌入。在不考虑大模型输入长度限制和成本问题情况下，其目的是在保持语义上的连贯性的同时，尽可能减少嵌入内容中的噪声，从而更有效地找到与用户查询最相关的文档部分。