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企业架构与成本
解决方案场景
样例与学习资源
附录
企业 RAG 设计与评估
本页从企业落地角度，列出 RAG 方案需要做的设计决策和分阶段评估方法，并说明企业环境（网络、身份、数据源）带来的额外约束。
为什么需要
RAG 的分块、嵌入、索引、检索和生成各环节相互影响。原文建议逐阶段独立优化，并为每个阶段确定验收标准，但最终结果以用户体验为准。企业场景还要处理权限、网络隔离和数据来源管理，这些在演示环境中通常不会出现。
设计阶段与关注问题
阶段 | 要做的事 | 关键决策 |
准备 | 明确业务领域；收集有代表性的测试文档和测试查询，包括合成查询和文档未覆盖的查询 | 测试集能否代表真实问题 |
分块 | 评估分块成本；做媒体分析（忽略什么、保留什么）；选择分块方法 | 分块方法是否与文档结构匹配，见「分块方案对比」 |
块丰富 | 清洗块内容；补充元数据 | 哪些元数据用于过滤与检索 |
嵌入 | 选择并评估嵌入模型 | 领域词汇是否与模型词汇匹配 |
信息检索 | 配置索引与向量设置；选择向量、全文、混合或多次检索；评估检索结果 | 是否需要查询拆分与过滤 |
端到端评估 | 评估回答质量指标；记录超参数与结果；聚合并可视化 | 见「RAG 评测指标」 |
企业环境的额外约束
下表依据企业 Foundry 聊天参考架构的正文整理。该架构使用 Foundry Agent Service 的标准代理设置，并采用自带虚拟网络与自带存储。
维度 | 原文要点 | 设计含义 |
网络 | 面向互联网的入口只有带 WAF 的应用网关；PaaS 连接使用私有终结点 | 检索服务和模型不直接暴露在公网 |
身份 | 推荐托管标识，并按资源与功能隔离；同一项目内的 agent 共享一个托管标识 | 不同访问模式使用不同项目 |
会话授权 | Agent Service 不按用户校验会话归属，应用需确认用户拥有该会话 ID | 否则存在越权访问（Broken Object Level Authorization）风险 |
内容安全 | 每个模型部署绑定内容过滤策略，默认策略不满足时使用自定义策略 | 过滤策略按部署配置 |
数据源 | 原文建议保留独立的、可定期更新的权威数据源，以便重建索引 | 索引可重建、可在验证后切换 |
区域与容灾 | 原文设计为单区域内的可用区部署，不是多区域方案；Agent Service 没有内置容灾 | 容灾需另行规划 |
与相邻参考架构的对比
维度 | 标准 RAG 设计指南 | 企业 Foundry 聊天基线 |
关注点 | 每个阶段的设计与评估 | 端到端企业部署，含网络、身份与治理 |
编排 | 由编排器调用搜索（可用多种框架） | 由 Foundry Agent Service 托管的提示型 agent |
检索 | 编排器按设计发起检索 | agent 通过 Azure AI Search 工具经私有终结点检索 |
分块 | 由团队选择分块方法 | 静态知识文件由 Agent Service 管理索引与分块策略 |
架构图
图中列出设计 RAG 方案时需要回答的问题，可对照上文的设计阶段表使用。
限制与待核实
- 企业基线中的区域、模型和工具支持情况，以及配额与 SKU 限制，以页面当前版本为准，均待核实（2026-11-05 获取）。原文提示：工具支持取决于模型与区域，不支持的组合可能在创建时通过、运行时失败。
- 原文未给出评估阈值。本页不设定通过标准，需团队根据业务要求自行确定。
来源与核对
- 来源：
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/rag/rag-solution-design-and-evaluation-guide
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/architecture/baseline-microsoft-foundry-chat
- read_scope：正文已读
- 核对说明：正文通过网页抓取工具获取，工具返回的是整理后的文本。企业基线页的前约 10 万字符已读，文末运营卓越之后的内容未读，本页未引用该部分。表格内容据抓取结果归纳，数字与产品细节待人工复核。
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