4. 您是否应该启用“上下文增强”？

我们建议在以下场景中，优先启用此功能，您将获得立竿见影的效果： ​ 场景一：拥有大量长篇、结构化文档 如果您的知识库包含大量研究报告、技术手册、财务报表、保险合同等，这些文档结构复杂、章节分明、内容存在前后引用关系。 ​ 场景二：需要进行深度、细粒度的问答 如果您的用户经常提出需要结合上下文才能回答的“情景类”问题，例如：“对照去年，我们今年的研发投入主要用在了哪些新项目上？” ​ 场景三：对问答的准确性有极高要求 在智能客服、技术支持、企业内训等场景，错误的回答可能导致用户流失或内部决策失误。上下文增强能最大程度减少AI“幻觉”和事实错误。 ​ 不一定需要的情况： 如果您的知识库主要是由大量简短、独立的问答对（FAQ）、或独立的条文条款组成，每个问答或条款本身已经包含了完整的上下文，那么传统RAG方法可能已经足够，启用此功能的收益相对有限。