做过智能客服的同学，还有做过企业知识库助手的同学，大概率都碰到过这么一个场景。
就是用户兴致勃勃地问了一个问题，然后系统去检索了一圈，结果啥也没搜到。那这个时候该怎么办呢？
如果说放任模型在那里自由发挥的话，它很有可能就在那里一本正经地胡说八道。这个就是大家经常说的"幻觉"问题。而且呢，对于那种依赖真实知识的场景，比如说企业制度啊、产品参数啊、法律条款啊之类的，一句编造出来的错误答案，它带来的代价可能比直接说"我不知道"要大得多了。
所以今天就来聊一下，当检索不到的时候，到底应该怎么去做这个兜底。
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一、先别急着放弃：检索层其实还能再抢救一下
很多时候所谓的"检索不到"，它其实并不是真的没有答案，而是你这个问题没有问对。
可以试试去改写一下 query。
用户的输入往往都是比较口语化的，也比较模糊。比如说用户问"这个咋报销啊"，但是知识库里面写的是"差旅费报销流程"。这种情况下你直接去检索，大概率是扑空的。所以呢，可以让模型先去做一次 query 的改写，或者说把问题拆分一下，然后再去检索一次。
具体来说的话，有这么几个方向可以做：
一个是补全同义词和行业术语。另一个是把长句子拆成几个子问题，然后分别去检索。还有一个是去掉那些无关的限定词，把检索范围给放宽一些。
然后是混合检索这个事情，不要只靠向量。
纯向量检索对于那种语义相近但是用词差异比较大的内容，确实是比较友好的。但是对于那种精确的专有名词啊、编号啊之类的，比如说"ISO 9001"、"第 3.2 条"这种，它反而不太敏感。所以搭配一个关键词检索，也就是 BM25，去做混合召回的话，往往能够补上向量检索的这个短板。
还有一个点就是，在降低阈值之前，先多召回几个候选。
与其死守着一个相似度阈值来判定"有没有"，不如先多召回一些 Top-K 的候选结果，然后再让模型自己去判断这些内容跟问题到底相不相关、够不够用来回答。有时候"没检索到高分结果"和"没有相关内容"，这完全是两码事。
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二、生成层的底线：宁可说不知道，也不要瞎编
这一条是整个兜底策略里面最重要的一条原则了。
在 prompt 里面你要明确地告诉模型：如果说提供的资料里面没有相关的信息，那就如实告知用户说没有找到相关的内容，不要去编造答案。
那到底要不要用模型自身的知识来做兜底呢？这个要分场景来看。
如果说是一些通用的常识类问题，不依赖私有数据的那种，那可以用模型自身的知识来回答。但是要标注一下，说"以下为通用知识，并非企业知识库的内容"。
但如果是那种强依赖内部数据的场景，比如说公司制度、产品参数、法务条款这些，那就坚决不能瞎猜了，必须明确告知说"没有找到相关的资料"。
这个边界一定要在系统设计的阶段就想清楚，不能到了生成的时候才临时去判断。
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三、交互层：把"没找到"变成一次还不错的体验
用户听到"没找到"这三个字的时候，体验通常都是比较差的。但是如果设计得好的话，这反而可以变成一次挽回的机会。
比如说可以引导用户换个问法。跟用户说"没有找到完全匹配的内容，您可以换一下关键词，或者说补充更多的细节来试试"。
或者呢，给出一些相关但不是完全匹配的内容。跟用户说"虽然没有精确匹配到，但是以下这些资料可能对您有帮助"，然后把决定权交给用户。
还有一个方式就是转人工或者说创建工单。这个是客服类场景里面最常见的兜底方式了，当检索不到的时候，主动提示用户说是否需要人工介入。
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四、系统层：把每一次"没找到"变成知识库的养料
兜底这个事情不应该只是临时的补救，更应该去反哺到资产建设上面来。
具体来说的话，可以定期去分析那些检索失败的 query 日志，把那些高频但是没有资料覆盖的问题给找出来。然后针对这些高频未命中的人工去补充知识库的条目。对于那些常见但是知识库暂时还没有的问题，可以先建立一个兜底的 FAQ 库。
这样一来的话，"检索不到"的比例就会随着系统运行时间的推移变得越来越低了。
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五、一个典型的兜底逻辑链
把上面几层串起来的话，大概就是这么一个流程：
用户提问 → 检索（向量 + 关键词混合） → 相似度是否达标？ ├─ 是 → 生成答案（带引用来源） └─ 否 → 尝试 query 改写，重新检索一次 仍未达标： → 明确告知"未找到相关资料" → 提供相关性较低的候选内容（可选） → 引导换个问法 / 转人工（可选）✦ ✦ ✦
写在最后
RAG 系统的核心竞争力嘛，往往不在于"能不能答对"这个问题上，而是在于当你答不上来的时候应该怎么办。
一个好的兜底设计，应该做到这么三件事。
第一是尽力去找。多轮改写、混合检索、放宽范围，不要轻易就放弃了。
第二是诚实地说。找不到就是找不到，绝对不去编造。
第三是持续去学习。把每一次的失败都变成知识库迭代的输入。
宁可承认说"我不知道"，也不要让系统去编出一个错误的答案。这句话啊，值得刻在每一个 RAG 系统的 prompt 里面。
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