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In The Pocket：Eleonora Drykina与Nina Žižakić谈支付规则RAG助手构建
AI Engineer频道发布视频，Eleonora Drykina和Nina Žižakić介绍为比利时支付客户构建的RAG助手。该助手处理约270个PDF和6000页文档，重点解决表格数据检索难题。通过保留章节路径、将表格转换为CSV并结合密集检索与BM25，检索命中率从92%提升至97%。演讲还涉及工具调用限制、流式响应及评估方法。
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AI Engineer频道于2026年10月14日发布视频《Your Fridge Is a Valid Payment Device》，由Eleonora Drykina和Nina Žižakić主讲。两人介绍了为一家匿名比利时支付公司构建的检索增强生成（RAG）助手。该项目面临的核心挑战是源材料包含约270个PDF文件和6000页文档，且大量关键信息位于复杂的表格中。
根据节目描述，他们的索引管道保留了章节路径和块顺序，以便重建更大的文本段落，并将表格转换为CSV格式同时保持标题与值的关系。结合密集检索与BM25算法，在63个问题上的检索命中率报告为从92%提升至97%，但这仅衡量检索效果而非最终答案的正确性。服务代理可通过四个工具扩大搜索范围，包括从搜索结果到完整文档和多本规则手册。
演讲还讨论了工程实践中的延迟问题，中位回答时间为38秒，因此界面设计成为工程问题的一部分。通过分别流式传输Markdown和完成的来源卡片，避免了等待大型结构化对象。此外，他们解释了追踪、引用检查和Promptfoo评估方法，以及早期内部推广达到34名用户和约900个问题的情况。外部发布当时仍在计划中。