- 从向量库取回某文档的全部切片，检查是否乱码、断句、缺表格
- 用已知答案的问题测检索：正确切片是否在 top-k 中、排名多少
- 对比加 / 不加重排时的命中变化
- 把 top 切片人工拼给模型，判断生成环节是否会把正确材料答错
定位口诀
定位口诀
切片乱 → 修复解析与清洗
切片对但没召回 → 查 embedding 模型、查询改写、过滤条件
召回对但答案错 → 查重排顺序、上下文拼接、生成提示词把每一步的输入输出存下来才能复现与对比；凭印象排查效率低。
RAG 链路逐段调试方法
出问题时按“解析 → 切分 → 检索 → 重排 → 生成”逐段验证：先看切片是否干净完整，再单独测检索命中，最后查生成是否忠实，把问题定位到具体环节。
易错点
- 一上来就换生成模型，实际问题出在解析或检索
- 改动没有留档与对比基准，来回试参数无法收敛
数据来源与参考
- Gao et al., RAG for LLMs: A Survey（评估与问题定位）