多模态 Agent 容易错在哪
企业把 RAG 接进知识库后，问题往往不在模型会不会说，而在它引用了什么、漏掉了什么、能不能承认不确定。多模态 Agent 处理文本、图片、音频和表格时，分片、检索权重、来源追踪和评估集都要重新设计。
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关键词：知识库
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纯向量检索频频翻车，企业知识库的RAG该怎么补漏？
IBM高管直言纯RAG存在缺陷，企业知识库常因检索管线漏洞导致大模型答非所问。2026年最新实践指出，引入混合检索与重排序技术，打通结构化数据，已成为提升企业AI准确率的必修课。
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企业RAG系统答非所问，平均准确率仅64%。问题不在大模型，而在数据清洗、分块、检索、重排序和提示工程五个环节。结合12家企业的实战数据，提供排查清单与代码，帮助系统准确率提升至85%以上。
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合同审查、训练监控、本地知识库——这三个2026年跑通的AI Agent项目，都避开了追求“通用智能”的坑。它们把钱花在法律知识图谱、运维SOP脚本、分层检索管道上，而不是堆砌大模型参数或追求全自动。核心经验：用可控流程
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