构建高效RAG系统：减少推理成本六倍的策略

在高风险分类场景中，许多团队倾向于将所有模糊案例直接导向大型语言模型（LLM），这虽然简化了架构和迭代过程，但在实际应用中却带来了审计、合规性和成本等方面的挑战。为了应对这些问题，在构建RAG系统时需要采用分层设计策略：首先通过精确匹配和结构化字段比较解决大部分问题；其次利用检索层获取相关证据以处理模糊案例；最后将真正难以判断的案例交给LLM进行决策。这种分层架构不仅能够显著降低推理成本（减少六倍），还能提高系统的准确性和可解释性，特别是在需要长期审计和合规性的环境中更为重要。此外，在设计提示时应考虑不对称风险，明确告知模型不确定性作为升级处理的理由，并要求提供置信度评分以进一步优化决策流程。