第一次 RAG 问答
适用读者：Halo 站长、RAG 调试人员
前置条件：Chat 与 Embedding 模型测试通过，已经完成全量索引
目标
通过一个答案明确存在于站内文章的问题，确认“检索、引用、生成、日志”整条链路都正常。
选择测试问题
优先选择满足以下条件的问题：
- 答案只存在于你自己的文章中。
- 文章标题或正文包含明确关键词。
- 可以人工判断回答是否正确。
- 不依赖最新新闻或站外知识。
例如站内有一篇“如何为 Halo 配置 Nginx”的文章，可以问：
text
站内文章建议怎样配置 Nginx 的 SSE？第一次测试不要使用“你好”“你是谁”这类无法验证检索质量的问题。
执行路径
检查四个结果
1. 回答
回答应直接针对问题，并且关键事实能够在引用文章中找到。语言是否漂亮是第二优先级，事实是否来自站内内容才是第一优先级。
2. 引用
引用标题和链接应对应真实文章。没有引用时检查：
- “显示引用”是否开启。
- 检索结果是否为空。
topN是否过小。- 相似度阈值是否过高。
3. Trace
Trace 应至少能看到查询、检索、上下文构建等阶段。启用增强能力后，还会出现 Query Rewrite、HyDE、跨语言或 Rerank 阶段。
4. 用量与日志
“用量统计”中应出现对应调用；访客正式问答还会产生 ChatLog。用量场景通常包含 visitor_qa、search_embedding，开启增强后还可能出现 search_query_rewrite、search_hyde 和 search_rerank。
如何判断问题在哪一层
| 现象 | 优先检查 |
|---|---|
| 完全没有检索结果 | 索引、关键词、Embedding、阈值 |
| 检索文章正确但回答错误 | System Prompt、上下文长度、Chat 模型 |
| 后台正常、访客端失败 | 访客开关、匿名权限、Nginx/SSE |
| 回答最后一次性出现 | 反向代理、CDN 或 WAF 缓冲 |
| 出现不相关引用 | 切片策略、topK、topN、Rerank |
| 换模型后结果异常 | 向量维度与索引重建 |
调参顺序
建议一次只改一组参数：
- 先确认文章确实进入索引。
- 使用默认混合检索跑通。
- 调整
topK、topN和相似度阈值。 - 再开启 Query Rewrite 或 Rerank。
- 只有跨语言需求明确时才开启跨语言检索。
同时改变所有参数会让问题难以定位。