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摘要 本文系统性地解决了传统RAG在AI答疑系统中的三大核心瓶颈：意图识别模糊、知识碎片化和评测闭环缺失。创新性地提出思维链驱动的并行检索架构，通过分解问题为多步逻辑查询并并行执行，显著提升召回质量。针对传统RAG的结构性局限，探索了从GraphRAG到轻量级LightRAG的检索架构演进，在保留图结构优势的同时实现秒级响应。最后构建了多维度评测体系，强调人工校验以克服模型过度自信问题，形成从问题

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