A Structured Knowledge Infrastructure for Domain-Specific Data Asset Discovery
面向领域数据资产发现的结构化知识基础设施
🧭 企业级RAG：知识图谱引导检索与场景感知排序 ★ 深度解读
Xiaohongshu
基于知识图谱引导检索和场景感知排序，将广告数据资产命中率从19.1%提升至96.6%，Token降低71.6倍
📌 工作参考价值（4 点）
- 知识图谱候选门：借鉴GGR，用领域知识图谱社区划分与同义词扩展做粗召回，将候选集从数千缩至3–15个，再喂给精排模型，既能降低向量检索噪声，又能将LLM Token消耗减少数十倍。
- 双用途结构化标注：设计同时服务检索和生成的文档模板，将“适用/不适用场景”显式标签作为第一类排序信号；特别是“不适用”负向知识，直接贡献25pp的Hit@10提升，可在电商推荐中用于抑制错误匹配、提升可解释性。
- 意图路由机制：构建基于关键词规则+LLM兜底的意图分类器（7类），在毫秒级延迟内实现查询分流，可灵活用于Agent系统中的工具分发或任务路由，无需微调。
- 轻量闭环刷新：LLM自动起草知识补丁，专家一键审批后30秒热加载，既保持知识库天级新鲜度，又避免全自动合并的风险，适用于活动/属性变化频繁的电商知识维护。