从 6,000 页支付规则里找答案：In The Pocket 怎样把 RAG 助手做得可查、可用

导读

面对数千页相互引用、表格密集的支付规则，怎样让 AI 助手给出可核查的答案？In The Pocket 的做法是先保住文档结构，再让检索能按问题逐步扩大范围，同时用真实使用和评测发现失败。团队把跨行合并的表格转成每行语义完整的 CSV，并为文本块保存章节和页码；这样查到费用时，系统还能辨认适用条件并链接原文。检索结合语义与精确词项，初始片段不够时，Agent 可继续读取整节或较小的手册，追踪跨文档引用。63 个问题的检索测试中，命中率从纯向量方案的 92% 提至 97%。多步查找的回答中位耗时 38 秒，团队让正文先流式显示、来源卡随后出现；评测中也发现模型裁判和评分标准会出错，因此需要复跑并回查原文。