微软知识层架构实测:Foundry IQ + AI Search 的多跳 RAG 流水线拆解

adnan_hashmi · x · 2026-10-25

一篇对 Microsoft「Knowledge Layer」(Foundry IQ 知识库 + Azure AI Search)的量化评测文章。配图展示了完整的查询流水线:gpt-4.1 做 query planning 拆出 1-5 个子查询 → 并行执行混合检索 + 语义重排(每个最多 50 chunks,索引共 108 chunks)→ 合并排序成带引用的 grounding payload → 分为 extract(检索段落进 RAG prompt 由 gpt-4.1 作答)和 synth(知识库直接生成答案)两条路径,最后由 judge 评估。还接入了 Fabric IQ ontology(实体、关系、规则)作为远程知识源。