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我的 RAG 系统用纯向量语义检索、平时答得挺好,可用户一搜精确的产品型号、错误码、或某个生僻专有名词,就死活召不回对应的那篇文档,明明库里就躺着,排查很久才明白向量检索天生就不擅长这种字面精确匹配我得给它配一个关键词检索来互补的深度复盘
我的 RAG 系统流程很标准:文档切块、用 embedding 转成向量存进向量库,用户提问时把问题也转成向量去库里找语义最相近的几个块喂给大模型。对问意思的问题(怎么退货、这个功能怎么用)表现很好,因为语义检索擅长找意思相近的内容。可用户一搜精确的东西就抓瞎:搜产品型号 X-2000Pro、错误码 ERR_5021、生僻专有名词或人名,经常召不回那篇原文里就有这个词的文档,要么返回一堆语义沾边实…- 0
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我的 RAG 问答系统总在一些问题上答非所问,明明知识库里就有正确答案,它却引用了一堆看着相关、其实跑题的片段编出似是而非的答案,查了半天发现我只用向量相似度取了 top-k 就直接喂给大模型、压根没做重排序的深度复盘
我做了个 RAG 问答系统:把文档切片转向量存进向量库,提问时把问题也转向量,检索最相似的若干片段连同问题喂给大模型作答,demo 效果不错就上线了。可上线后系统总在某些问题上答非所问,明明知识库里就有标准答案,它却引用一堆看着沾边、实则跑题的片段编出似是而非的答案;我把正确答案文档翻出来核对,它确实在库里且高度相关,换更强的大模型也没用。折腾很久才把矛头指向我以为最不会出错的检索:打印实际召回的…- 0
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RAG 检索质量治理:从答非所问到精准召回的分块、混合检索与重排实战
我们的 RAG 问答在演示那天近乎完美,答案条条有据还能贴出处,老板当场拍板上线;可两周后客服投诉单堆了一摞:问"怎么退订自动续费"答的是"如何开通会员",问"企业版并发上限"系统一本正经编了个文档里根本没有的数字,最扎心的一条反馈是"它说得很流畅,但就是不对"——这正是 RAG 最危险的失败模式:不报错,只一本正经地…- 4
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RAG 知识库质量完全指南:从一次"知识库越塞越多回答反而越差"看懂为什么文档质量决定一切
2024 年我给公司搭一个 RAG 知识库问答系统把公司内部的各种文档产品手册技术规范培训材料会议纪要灌进一个向量库用户问一个问题系统检索出最相关的几段喂给大模型生成回答第一版我做得很顺手写了个脚本把存放公司文档的那个共享目录整个遍历一遍所有文件 Word PDF Markdown 还有一堆 txt 统统读出来原样切成固定长度的块算 embedding 全塞进向量库本地我拿几个问题测了测答得有模有…- 4
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RAG 混合检索完全指南:从一次"搜精确型号死活搜不到,纯向量检索却自以为很先进"看懂 BM25 与 RRF 融合
2024 年我给一个产品文档站做了个智能问答检索用户输入一句话我去几万篇文档里找最相关的几篇喂给大模型生成回答怎么把这个找做准这件事我压根没多想第一版我做得很顺手这都什么年代了还用关键词搜索我把所有文档转成 embedding 向量存进向量库用户的问题也转成向量去库里找语义最接近的几篇就完事了本地拿一批问题一测真不错问怎么让网站变快它能召回标题叫性能优化指南的文档一个字都不重合也照样命中我心里很笃…- 0
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混合检索
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