2026西湖龙井茶官网DTC发售：茶农直供，政府溯源防伪到农户家
大多数检索增强生成（RAG）工具仅提供一个评分，却未能明确指出究竟哪里出了问题。
我曾遇到检索失败、依据不足以及生成结果偏差等问题，但所有这些情况都仅表现为一个数字。无法得知是哪类故障导致哪次运行出错。若不靠猜测，便无从修复。
因此，我构建了 ragbolt。
ragbolt 是一个面向 RAG 流水线的故障感知修复层，其功能包括：
- 检测故障是源于检索、生成还是依据环节
- 每次仅应用一次有限的修复
- 重新验证结果
- 输出完整追踪日志，以确切展示变更内容及其原因
它不是一个框架。
不是一个智能体。
也不是“自愈型 RAG”。
它只是对现有 RAG 流水线的一个小型封装，具备明确的修复限制、可审计性，并在置信度崩溃时强制停止。
它可以独立运行，并与 LangChain 和 LlamaIndex 集成。
pip install ragbolt
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