从传统RAG到知识图谱+Search Agent的演进，通过技术架构升级和检索机制优化，实现了问答系统性能的突破性提升，最终RAG问答率达到95%+。具体实现路径如下：一、传统RAG的局限性传统RAG技术分为离线文档处理与在线检索生成两个阶段：离线处理：包含文档解析、分片、多级摘要及Embedding入库。在线生成：通过意图识别、问题改写、多路检索与Rerank排序，最终由LLM生成答案。优化后效果：文档召回率提升至80%+，但最终生成正确率仅60%+，存在三大痛点：跨文档召回成功率低：复杂问题需关联多篇文档时效果显著下降。工具调用需求：用户问题常需结合外部工具（如计算器、数据库）才能解答。检索效率瓶颈：知识库数据价值未充分释放，导致答案准确性受限。二、知识图谱+DeepSearch的解决方案为突破传统RAG的局限，提出知识图谱构建+双层检索机制+DeepSearch迭代搜索的组合方案：1. 知识图谱构建与检索优化动态实体抽取：融合领域术语库与LLM，实现混合实体识别，确保图谱实时性与准确性。关系标签自动抽取：基于用户行为反馈优化标签权重，支持增量更新。双层检索机制：Local检索：快速定位实体子图，提升基础召回率。Global检索：通过关系标签驱动语义扩展，解决跨文档关联问题。效果：结合Local、Global检索与传统RAG优化，召回率提升至95%+。2. DeepSearch+Agent的迭代搜索框架检索工具统一调度：将传统RAG检索（稀疏/稠密检索）、图谱检索（Local/Global）、代码检索等封装为工具，由大模型动态选择。推理驱动迭代：大模型根据每轮检索结果，判断是否需要调用其他工具（如改写查询、调用计算器）进行下一轮检索。3. 领域助手Agent的深度定制Query理解：模型自主决定工具调用策略，减少人工干预。上下文重写：利用历史交互信息优化查询，提升与知识标签的匹配度。工具调用机制：支持复杂操作流程（如多步骤计算、跨系统查询）。优化匹配：通过领域图谱改写口语化表达，解决专业文档匹配难题。三、业务落地效果性能提升：复杂问题解决率显著提高，平均响应时间大幅缩短。效率优化：人工工单量降低10%，减少重复性劳动。泛化能力：方案覆盖前后端各技术栈平台，验证了跨领域适用性。关键技术突破总结知识图谱增强语义理解：通过动态实体抽取与关系标签优化，解决跨文档关联难题。双层检索动态融合：Local检索保证速度，Global检索扩展语义，Hybrid模式平衡效率与准确性。大模型推理驱动搜索：DeepSearch框架实现多轮检索迭代，Agent机制支持工具灵活调用。领域适配优化：通过查询重写、工具调用与匹配优化，降低专业文档理解门槛。此方案通过技术架构创新与检索机制升级，成功将RAG问答率提升至95%+，为复杂知识检索场景提供了可复制的解决方案。