DeepSeek 知识库问答怎么带来源：RAG 检索、引用校验与拒答设计

企业知识库问答要能回答“依据是什么”。本篇以 DeepSeek API 为生成层，给出应用设计步骤；没有部署向量数据库或执行模型测试。

1. 检索结果保留定位信息

为每个片段保存文档 ID、片段 ID、标题、版本或更新时间、页码或章节，以及访问权限。片段进入模型之前先按当前用户权限过滤。下面是应用层示例，不是 DeepSeek 的原生检索协议：

{"chunk_id":"C17","source_id":"D8","title":"部署说明","version":"2026-10-14","section":"连接配置","text":"示例资料片段"}

如果资料已更新，应保留所用版本，避免答案链接指向另一版内容。短片段缺少上下文时，可补齐所属章节，而不是让模型猜测省略的条件。

2. 把检索接进工具闭环

官方 Tool Calls 文档说明：模型生成调用参数，应用负责执行函数并返回结果。应用可自定义只读检索工具，让它返回片段；工具 ID 和结果消息按所选协议关联。

提示词示例：“只根据给定片段回答；每个事实附片段编号；资料冲突时列出冲突版本；没有依据时返回信息不足。”文档中的指令文字应作为待分析资料处理，不能改变用户权限或工具授权。

3. 程序验证引用

建议输出 answer、citations 和 insufficient_evidence。这些是应用自定义字段。使用 JSON Output时，按官方要求设置格式并提供 JSON 示例，随后仍需检查空输出、截断及字段内容。

验证每个引用编号确实来自本轮检索结果，链接属于原资料，当前用户有权查看。对重要结论抽查原文是否真正支持；编号存在不等于引用关系正确。

4. 用几类样本评估

准备答案明确、资料缺失、版本冲突、权限不足和片段含无关指令等样本。分别记录检索覆盖、回答正确、引用对应和适当拒答情况。先定位检索失败还是生成失败，再调整召回范围或提示词。

5. 控制上下文与费用

只传任务所需资料，固定公共指令并记录每轮输入。DeepSeek 上下文缓存文档说明缓存按前缀单位匹配，命中以 best-effort 方式提供；可观察 prompt_cache_hit_tokens 与 prompt_cache_miss_tokens。不要因文档重复出现就预设全部命中。

先从少量、来源清楚的资料做可复核问答，再扩大知识库。检索、索引更新与权限检查由应用负责，本文不假设 DeepSeek 自动替你完成这些步骤。