构建AI智能体：RAG的高效召回方法论：提升RAG系统召回率的三大策略实践

import requests
import json
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.schema import Document
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import os
 
# 1. 文档加载和预处理
fake_document_text = """
机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机系统能够从数据中学习并改进，而无需显式编程。
机器学习算法通常分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习使用标记数据来训练模型，例如用于图像分类。无监督学习在未标记数据中寻找隐藏模式，例如客户细分。强化学习则通过与环境交互并获得奖励来学习最佳策略，例如AlphaGo。
深度学习是机器学习的一个分支，它使用称为神经网络的多层模型。这些网络能够从大量数据中学习复杂的特征层次结构。
卷积神经网络（CNN）特别适用于图像处理任务，而循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据，如文本或时间序列。
"""
documents = [Document(page_content=fake_document_text, metadata={"source": "ml_textbook_chapter1"})]
 
# 2. 定义文本分割器
# 创建"大"块的分割器
big_size = 300
big_overlap = 50
big_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=big_size,
    chunk_overlap=big_overlap,
)
 
# 创建"小"块的分割器
small_size = 100
small_overlap = 20
small_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=small_size,
    chunk_overlap=small_overlap,
)
 
# 3. 切分文档并建立映射关系
all_small_chunks = []
all_big_chunks = []
mapping_dict = {} # 用于存储小块ID到父大块的映射
 
# 首先，将文档切分成"大"块
big_chunks = big_splitter.split_documents(documents)
 
for big_chunk_index, big_chunk in enumerate(big_chunks):
    # 将每个"大"块进一步切分成"小"块
    small_chunks_from_big = small_splitter.split_documents([big_chunk])
    
    # 为每个"小"块创建唯一ID并存储映射关系
    for small_chunk in small_chunks_from_big:
        # 给小块一个ID（这里用内容哈希简化演示）
        small_chunk_id = hash(small_chunk.page_content)
        mapping_dict[small_chunk_id] = {
            "big_chunk_content": big_chunk.page_content,
            "big_chunk_index": big_chunk_index
        }
        all_small_chunks.append(small_chunk)
    
    all_big_chunks.append(big_chunk)
 
print(f"切分出 {len(all_big_chunks)} 个大块")
print(f"切分出 {len(all_small_chunks)} 个小块")
 
# 4. 为"小"块创建向量库（Faiss）
# 选择嵌入模型
model_name = "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name)
 
# 使用所有"小"块构建向量索引
vector_db = FAISS.from_documents(all_small_chunks, embeddings)
 
# 5. 定义QWen API调用函数
def call_qwen_api(prompt, api_key, model="qwen-max", temperature=0.1):
    """
    调用通义千问API
    参数:
        prompt: 输入的提示文本
        api_key: 你的API密钥
        model: 使用的模型名称，默认为qwen-max
        temperature: 生成温度，控制创造性
    """
    url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
    
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    
    data = {
        "model": model,
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "temperature": temperature,
            "top_p": 0.8,
            "result_format": "text"
        }
    }
    
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result["output"]["text"]
    except Exception as e:
        print(f"API调用出错: {e}")
        return None
 
# 6. 检索和生成过程
def rag_query(query, api_key, k=3):
    # a) 使用查询检索最相关的"小"块
    retrieved_small_docs = vector_db.similarity_search(query, k=k)
    print("\n--- 检索到的最相关'小'块 ---")
    for i, doc in enumerate(retrieved_small_docs):
        print(f"[Small Chunk {i+1}]: {doc.page_content}\n")
 
    # b) 根据映射字典，找到这些"小"块对应的父"大"块
    retrieved_big_contents = set() # 使用集合自动去重
    for small_doc in retrieved_small_docs:
        small_id = hash(small_doc.page_content)
        if small_id in mapping_dict:
            retrieved_big_contents.add(mapping_dict[small_id]["big_chunk_content"])
        else:
            # 如果找不到映射，使用小块本身
            retrieved_big_contents.add(small_doc.page_content)
 
    # 将去重后的大块内容合并为上下文
    context = "\n\n---\n\n".join(retrieved_big_contents)
 
    # c) 构建Prompt，调用QWen API生成答案
    prompt_template = f"""
请根据以下上下文信息回答问题。如果上下文不包含答案，请如实告知。
上下文：
{context}
问题：{query}
请给出准确、简洁的回答：
"""
    print("\n--- 发送给QWen API的Prompt ---")
    print(prompt_template)
 
    # 调用API
    answer = call_qwen_api(prompt_template, api_key)
    return answer
 
# 7. 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 替换为你的API密钥
    API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "") 
    
    # 查询示例
    query = "CNN神经网络主要用于什么任务？"
    
    # 执行RAG查询
    result = rag_query(query, API_KEY)
    
    print("\n--- 最终答案 ---")
    print(result)

切分出 1 个大块
切分出 4 个小块
 
--- 检索到的最相关'小'块 ---
[Small Chunk 1]: 卷积神经网络（CNN）特别适用于图像处理任务，而循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据，如文本或
时间序列。
 
[Small Chunk 2]: 深度学习是机器学习的一个分支，它使用称为神经网络的多层模型。这些网络能够从大量数据中学习复杂
的特征层次结构。
 
[Small Chunk 3]: 机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机系统能够从数据中学习并改进，而无需显式编程。       
机器学习算法通常分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。
 
 
--- 发送给QWen API的Prompt ---
 
请根据以下上下文信息回答问题。如果上下文不包含答案，请如实告知。
 
上下文：
机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机系统能够从数据中学习并改进，而无需显式编程。
机器学习算法通常分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习使用标记数据来训练模型，例如用于图像分类。无监督学习在未标记数据中寻找隐藏模式，例如客户细分。强化学习
则通过与环境交互并获得奖励来学习最佳策略，例如AlphaGo。
深度学习是机器学习的一个分支，它使用称为神经网络的多层模型。这些网络能够从大量数据中学习复杂的特征层次结构。  
卷积神经网络（CNN）特别适用于图像处理任务，而循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据，如文本或时间序列。        
深度学习是机器学习的一个分支，它使用称为神经网络的多层模型。这些网络能够从大量数据中学习复杂的特征层次结构。  
深度学习是机器学习的一个分支，它使用称为神经网络的多层模型。这些网络能够从大量数据中学习复杂的特征层次结构。  
卷积神经网络（CNN）特别适用于图像处理任务，而循环神经网络（RNN）则擅长处理序列数据，如文本或时间序列。        
 
问题：CNN神经网络主要用于什么任务？
 
请给出准确、简洁的回答：
 
--- 最终答案 ---
CNN神经网络主要用于图像处理任务。

import requests  # 用于发送HTTP请求到QWen API
import json  # 用于处理JSON数据
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter  # 文本分割工具
from langchain_community.vectorstores import FAISS  # 向量数据库
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings  # 文本嵌入模型
from langchain.schema import Document  # 文档数据结构
import warnings  # 警告管理
warnings.filterwarnings('ignore')  # 忽略警告
import os  # 操作系统接口，用于读取环境变量

fake_document_text = """机器学习是人工智能的一个子领域..."""  # 示例文档内容
documents = [Document(page_content=fake_document_text, metadata={"source": "ml_textbook_chapter1"})]

# 创建"大"块的分割器 (用于生成上下文)
big_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=300, chunk_overlap=50)
 
# 创建"小"块的分割器 (用于检索)
small_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=20)

# 首先将文档切分成"大"块
big_chunks = big_splitter.split_documents(documents)
 
# 为每个大块创建对应的小块，并建立映射关系
for big_chunk_index, big_chunk in enumerate(big_chunks):
    small_chunks_from_big = small_splitter.split_documents([big_chunk])
    
    for small_chunk in small_chunks_from_big:
        small_chunk_id = hash(small_chunk.page_content)  # 使用哈希值作为小块ID
        mapping_dict[small_chunk_id] = {
            "big_chunk_content": big_chunk.page_content,
            "big_chunk_index": big_chunk_index
        }
        all_small_chunks.append(small_chunk)
    
    all_big_chunks.append(big_chunk)

# 选择嵌入模型
model_name = "sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2"
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=model_name)
 
# 使用所有"小"块构建向量索引
vector_db = FAISS.from_documents(all_small_chunks, embeddings)

def call_qwen_api(prompt, api_key, model="qwen-max", temperature=0.1):
    url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
    
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    
    data = {
        "model": model,
        "input": {"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
        "parameters": {"temperature": temperature, "top_p": 0.8, "result_format": "text"}
    }
    
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result["output"]["text"]
    except Exception as e:
        print(f"API调用出错: {e}")
        return None

def rag_query(query, api_key, k=3):
    # a) 使用查询检索最相关的"小"块
    retrieved_small_docs = vector_db.similarity_search(query, k=k)
    
    # b) 根据映射字典，找到这些"小"块对应的父"大"块
    retrieved_big_contents = set()  # 使用集合自动去重
    for small_doc in retrieved_small_docs:
        small_id = hash(small_doc.page_content)
        if small_id in mapping_dict:
            retrieved_big_contents.add(mapping_dict[small_id]["big_chunk_content"])
        else:
            retrieved_big_contents.add(small_doc.page_content)  # 回退方案
 
    # 将去重后的大块内容合并为上下文
    context = "\n\n---\n\n".join(retrieved_big_contents)
 
    # c) 构建Prompt，调用QWen API生成答案
    prompt_template = f"""请根据以下上下文信息回答问题..."""
    
    # 调用API
    answer = call_qwen_api(prompt_template, api_key)
    return answer

if __name__ == "__main__":
    API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "")  # 从环境变量获取API密钥
    
    query = "CNN神经网络主要用于什么任务？"  # 用户查询
    
    result = rag_query(query, API_KEY)  # 执行RAG查询
    
    print("\n--- 最终答案 ---")
    print(result)

import numpy as np
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from typing import List
import dashscope
from dashscope import Generation
import os
 
# 1. 设置Key（请替换成你的实际API Key）
dashscope.api_key = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "") 
 
# 2. 加载嵌入模型（用于文本转向量）
embed_model = SentenceTransformer('GanymedeNil/text2vec-large-chinese') # 一个优秀的中文嵌入模型
 
# 3. 假设我们有一个简单的知识库文档（实际应用中应从文件加载）
knowledge_base = [
    "牛顿第一定律，又称为惯性定律，指出：任何物体在没有外力作用时，总保持匀速直线运动状态或静止状态。",
    "牛顿第二定律指出，物体的加速度与所受合外力成正比，与质量成反比，公式为 F=ma。",
    "牛顿第三定律，又称作用与反作用定律，指出两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一直线上。",
    "爱因斯坦的质能方程是 E=mc²，其中E代表能量，m代表质量，c代表光速。",
    "深度学习是机器学习的一个分支，它使用名为深度神经网络的模型。",
]
# 为知识库生成向量并构建Faiss索引
knowledge_vectors = embed_model.encode(knowledge_base)
dimension = knowledge_vectors.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(knowledge_vectors.astype('float32'))
 
# 4. 定义HyDE生成函数（使用Qwen）
def generate_hyde_query(original_query: str) -> str:
    """
    使用Qwen根据用户问题生成一个假设性的答案。
    这个答案可能不准确，但其表述方式更接近知识库中的文本。
    """
    prompt = f"""请根据以下问题，生成一个假设性的、详细的答案。即使你不确定正确答案，也请模仿百科知识的风格和语气来写。
问题：{original_query}
假设性答案："""
    
    response = Generation.call(
        model='qwen-max',
        prompt=prompt,
        seed=12345,
        top_p=0.8
    )
    hyde_text = response.output['text'].strip()
    print(f"原始查询: {original_query}")
    print(f"HyDE生成: {hyde_text}")
    return hyde_text
 
# 5. 定义检索函数
def retrieve_with_hyde(user_query: str, top_k: int = 3) -> List[str]:
    """
    1. 使用HyDE生成假设答案。
    2. 将假设答案编码为向量。
    3. 用该向量在Faiss中检索最相似的文档。
    """
    # 生成HyDE查询
    hyde_query = generate_hyde_query(user_query)
    # 将HyDE查询编码为向量
    query_vector = embed_model.encode([hyde_query])
    # 在Faiss中搜索
    distances, indices = index.search(query_vector.astype('float32'), top_k)
    # 返回检索到的文本
    retrieved_docs = [knowledge_base[i] for i in indices[0]]
    return retrieved_docs
 
# 6. 定义最终答案生成函数（使用Qwen）
def generate_final_answer(user_query: str, contexts: List[str]) -> str:
    """
    将用户查询和检索到的上下文组合成Prompt，让Qwen生成最终答案。
    """
    context_str = "\n".join([f"- {doc}" for doc in contexts])
    prompt = f"""请根据以下提供的上下文信息，回答用户的问题。如果上下文信息不包含答案，请直接说你不知道。
上下文信息：
{context_str}
用户问题：{user_query}
请直接给出答案："""
    
    response = Generation.call(
        model='qwen-max',
        prompt=prompt,
        seed=12345,
        top_p=0.8
    )
    final_answer = response.output['text'].strip()
    return final_answer
 
# 7. 主流程：完整的RAG with HyDE
def rag_with_hyde(user_query: str):
    # 第一步：通过HyDE检索相关文档
    retrieved_docs = retrieve_with_hyde(user_query)
    print("\n检索到的相关文档：")
    for i, doc in enumerate(retrieved_docs):
        print(f"{i+1}. {doc}")
    
    # 第二步：合成最终答案
    final_answer = generate_final_answer(user_query, retrieved_docs)
    print(f"\n最终答案：\n{final_answer}")
 
# 8. 测试
if __name__ == "__main__":
    user_question = "牛顿第一定律是什么？"
    rag_with_hyde(user_question)

No sentence-transformers model found with name GanymedeNil/text2vec-large-chinese. Creating a new one with mean pooling.
原始查询: 牛顿第一定律是什么？
HyDE生成: 牛顿第一定律，也被称为惯性定律，是经典力学中的基础之一。这一定律由艾萨克·牛顿在17世纪提出，并收录于他著名的《自然哲学的数学原理》一书中。牛顿第一定律指出，在没有外力作用的情况下，一个物体将保持其静止状态或匀速直线运动的状态不变。
 
换句话说，如果一个物体处于静止，则它将继续保持静止；若该物体正在以恒定速度沿直线移动，则它将以相同的速度继续沿同一直线移动，除非受到外部力量的作用。这里的“外力”指的是任何能够改变物体当前运动状态的力量，比如摩擦力、重力等。
 
牛顿第一定律揭示了自然界中物体运动的基本规律之一——惯性。惯性是指物体抵抗其运动状态变化（即加速或减速）的一种性质。质量越大的物体，其惯性也就越大，因此需要更大的力才能改变它的运动状态。
 
这条定律不仅对于理解日常生活中物体的行为至关重要，而且也是现代物理学、工程学等多个领域研究的基础。通过牛顿的第一定律，我们可以更好地预测和解释周围世界的物理现象。
 
检索到的相关文档：
1. 牛顿第一定律，又称为惯性定律，指出：任何物体在没有外力作用时，总保持匀速直线运动状态或静止状态。
2. 牛顿第二定律指出，物体的加速度与所受合外力成正比，与质量成反比，公式为 F=ma。
3. 牛顿第三定律，又称作用与反作用定律，指出两个物体之间的作用力和反作用力总是大小相等，方向相反，作用在同一直线上。
 
最终答案：
牛顿第一定律，又称为惯性定律，指出：任何物体在没有外力作用时，总保持匀速直线运动状态或静止状态。

import numpy as np
import faiss
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import requests
import json
import os
 
# 初始化嵌入模型
embedding_model = SentenceTransformer('BAAI/bge-small-zh-v1.5')
 
# Qwen API配置
QWEN_API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY", "")  # 替换为您的实际API密钥
QWEN_API_URL = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
 
def call_qwen(prompt):
    """调用Qwen API"""
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {QWEN_API_KEY}"
    }
    
    payload = {
        "model": "qwen-turbo",
        "input": {
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ]
        },
        "parameters": {
            "temperature": 0.7
        }
    }
    
    try:
        response = requests.post(QWEN_API_URL, headers=headers, json=payload)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        return result['output']['text']
    except Exception as e:
        print(f"API调用失败: {e}")
        return None
 
# 1. 准备文档数据
documents = [
    "员工报销需要提供发票和审批单，15个工作日内完成报销。",
    "请假需提前在OA系统申请，紧急情况可事后补办手续。",
    "密码必须包含字母、数字和特殊字符，且长度至少8位。",
    "新产品发布流程包括需求评审、设计、开发、测试和发布五个阶段。"
]
 
# 2. 生成查询问题 (Doc2Query)
print("为文档生成查询问题...")
doc_queries = []
for doc in documents:
    prompt = f"请为以下文本生成3个用户可能会提出的问题:\n\n文本: {doc}\n\n生成的问题:"
    response = call_qwen(prompt)
    if response:
        queries = [q.strip() for q in response.split('\n') if q.strip()]
        doc_queries.append(queries[:3])
        print(f"文档: {doc[:20]}...")
        print(f"生成的问题: {queries[:3]}")
    else:
        # 如果API调用失败，使用简单的问题
        doc_queries.append([f"关于{doc[:10]}...", f"如何{doc[:10]}...", f"{doc[:10]}有什么要求..."])
    
    print()
 
# 3. 创建FAISS索引
# 合并文档和生成的问题
all_texts = documents.copy()
for queries in doc_queries:
    all_texts.extend(queries)
 
# 生成嵌入向量
embeddings = embedding_model.encode(all_texts)
 
# 创建FAISS索引
dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(np.array(embeddings).astype('float32'))
 
# 4. 查询改写函数 (Query2Doc)
def rewrite_query(query):
    prompt = f"请根据以下问题生成一段详细的答案文档:\n\n问题: {query}\n\n生成的答案文档:"
    response = call_qwen(prompt)
    return response if response else query
 
# 5. 检索函数
def search(query):
    print(f"原始查询: {query}")
    
    # 策略1: 直接检索
    query_embedding = embedding_model.encode([query])
    distances, indices = index.search(np.array(query_embedding).astype('float32'), 3)
    
    print("直接检索结果:")
    for i, idx in enumerate(indices[0]):
        if idx < len(all_texts):
            print(f"  {i+1}. {all_texts[idx]}")
    
    # 策略2: 查询改写后检索
    expanded_query = rewrite_query(query)
    if expanded_query != query:
        print(f"改写后的查询: {expanded_query}")
        
        expanded_embedding = embedding_model.encode([expanded_query])
        distances, indices = index.search(np.array(expanded_embedding).astype('float32'), 3)
        
        print("改写后检索结果:")
        for i, idx in enumerate(indices[0]):
            if idx < len(all_texts):
                print(f"  {i+1}. {all_texts[idx]}")
    
    print("-" * 50)
 
# 6. 测试查询
queries = ["怎么报销", "如何请假", "密码要求", "发布流程"]
for query in queries:
    search(query)

为文档生成查询问题...
文档: 员工报销需要提供发票和审批单，15个工作...
生成的问题: ['1. 员工报销需要哪些必备的材料？', '2. 报销流程需要多长时间？', '3. 如果超过15个工作日还没收到报 
销款怎么办？']
 
文档: 请假需提前在OA系统申请，紧急情况可事后...
生成的问题: ['1. 请假必须提前在OA系统申请吗？', '2. 如果有紧急情况，是否可以先请假再补办手续？', '3. 事后补办 
请假手续需要哪些流程？']
 
文档: 密码必须包含字母、数字和特殊字符，且长度...
生成的问题: ['1. 密码需要满足哪些要求？', '2. 特殊字符包括哪些类型？', '3. 如果密码只有7位，是否符合要求？']  
 
文档: 新产品发布流程包括需求评审、设计、开发、...
生成的问题: ['1. 新产品发布流程有哪些主要阶段？', '2. 需求评审在新产品发布中起到什么作用？', '3. 测试阶段在新 
产品发布流程中的重要性是什么？']
 
原始查询: 怎么报销
直接检索结果:
  1. 2. 报销流程需要多长时间？
  2. 3. 如果超过15个工作日还没收到报销款怎么办？
  3. 1. 员工报销需要哪些必备的材料？
改写后的查询: **报销流程说明文档**---（中间省略8000字）---**备注：具体执行以公司最新通知为准。**
改写后检索结果:
  1. 2. 报销流程需要多长时间？
  2. 员工报销需要提供发票和审批单，15个工作日内完成报销。
  3. 1. 员工报销需要哪些必备的材料？
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原始查询: 如何请假
直接检索结果:
  1. 3. 事后补办请假手续需要哪些流程？
  2. 2. 如果有紧急情况，是否可以先请假再补办手续？
  3. 1. 请假必须提前在OA系统申请吗？
改写后的查询: **如何请假**---（中间省略8000字）---**备注**：本文档仅供参考，具体请假流程请以所在单位或学校的规定为准。
改写后检索结果:
  1. 3. 事后补办请假手续需要哪些流程？
  2. 请假需提前在OA系统申请，紧急情况可事后补办手续。
  3. 1. 请假必须提前在OA系统申请吗？
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原始查询: 密码要求
直接检索结果:
  1. 1. 密码需要满足哪些要求？
  2. 密码必须包含字母、数字和特殊字符，且长度至少8位。
  3. 3. 如果密码只有7位，是否符合要求？
改写后的查询: **密码要求文档**---（中间省略8000字）---**更新日期：2025年4月5日**
改写后检索结果:
  1. 1. 密码需要满足哪些要求？
  2. 密码必须包含字母、数字和特殊字符，且长度至少8位。
  3. 3. 如果密码只有7位，是否符合要求？
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原始查询: 发布流程
直接检索结果:
  1. 1. 新产品发布流程有哪些主要阶段？
  2. 新产品发布流程包括需求评审、设计、开发、测试和发布五个阶段。
  3. 3. 测试阶段在新产品发布流程中的重要性是什么？
改写后的查询: **发布流程**---（中间省略8000字）---不断优化和迭代发布流程，以适应快速变化的市场需求。  
改写后检索结果:
  1. 新产品发布流程包括需求评审、设计、开发、测试和发布五个阶段。
  2. 1. 新产品发布流程有哪些主要阶段？
  3. 3. 测试阶段在新产品发布流程中的重要性是什么？
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