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我的 RAG 问答在单轮提问时召回又准又好可一进多轮对话就拉胯,用户问完一个问题再追问一句它呢或那这个怎么办、检索就召回一片空白或牛头不对马嘴的内容,排查很久才搞懂我直接拿用户那句带着指代和省略的原始追问去做向量检索而那句话脱离了对话历史根本就没承载足够的语义的深度复盘
我做了个基于 RAG 的多轮对话问答,单轮提问表现很好,可一进多轮、用户开始追问检索质量就断崖式下跌:用户先问 XX 产品的退款政策是什么召回很准答得好、接着追问那它的有效期呢检索却召回一片空白或一堆跟有效期八竿子打不着的内容;凡是用了它这个那上面说的这类指代或省略了主语(怎么申请)检索就抓瞎;我手动把追问补全成 XX 产品的退款有效期是多久再检索立刻又召回准;而如果不检索直接把对话历史一起喂给 …- 2
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我的 RAG 问答系统明明把含有答案的文档块召回来了相关度也不低就老老实实塞进了给大模型的上下文里,可模型偏偏视而不见答不出来,而我把同一个块挪到 prompt 的开头或结尾它立马就答对了,排查很久才搞懂大模型对长上下文里不同位置的信息利用率根本不一样夹在中间的内容最容易被它忽略掉的深度复盘
我做了个基于 RAG 的文档问答:用户提问先从向量库召回若干相关块、拼成上下文塞进 prompt 让大模型基于这些内容回答,整体不错但有一类问题百思不得其解:对某些提问模型回答根据提供的资料无法找到相关信息,可我把召回的块逐个翻出来一看答案明明白白就在其中某一块里、而且那块检索相似度还不低排在召回中游;我确认那个含答案的块确确实实被拼进上下文发给了模型不存在被截断丢掉,模型是拿到了却没看见;我做对…- 0
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我给 RAG 检索加了个相似度阈值过滤、大于零点八才算相关想滤掉噪声,结果有的提问明明库里有答案却召回一片空白、有的提问又混进一堆牛头不对马嘴的片段,我反复调那个阈值怎么都调不出一个对所有问题都合适的值最后才想通相似度的绝对分数根本不能跨查询用同一把尺子去卡的深度复盘
我给 RAG 检索加了道过滤:只保留余弦相似度 ≥ 0.8 的块、低于就当不相关丢掉,想滤掉勉强沾边的噪声。可上线后效果两极分化:有些提问明明库里有非常相关的文档却被告知没找到相关内容(那些相关块相似度 0.7 多没够 0.8 被全砍),另一些提问却召回一堆明显不相关的片段(那些块相似度居然有 0.85 过了线)。我调阈值,调低到 0.7 前一类好了后一类噪声更多,调高到 0.85 后一类干净了前…- 0
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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 检索效果一直很差、召回的总是些半截残缺答非所问的片段,我换了更强的向量模型、调高了召回数量都没用,折腾半天才发现根因是我把文档按每 500 字机械地切块、一刀刀全切在了段落问答和表格的正中间的深度复盘
我做了套 RAG 系统,把一批文档切块、灌进向量库,让大模型据检索到的块来回答。可检索效果一直很差:召回的片段总是半截残缺、答非所问,明明库里有答案,捞上来的却是从中间断开的零碎句子,模型拿着这些碎片自然答不好。我以为是向量模型不够强,换了更强的 embedding;以为是召回太少,把 topK 调大;都没用。直到我把存进库的块一条条打印出来看,才倒吸凉气:每个块都被切得乱七八糟——一段话从中间断…- 0
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我把一大段资料和指令拼进 prompt 喂给大模型,内容少时一切正常,内容一多模型就开始不按我的要求做、像没看见我的指令一样,排查半天才发现 prompt 超了 token 上限、被默默截断、我放在末尾的关键指令根本没送进去的深度复盘
我做了个基于大模型的功能:把一段资料和处理指令拼成 prompt 喂给模型,习惯把指令放在末尾觉得模型最后看到印象最深。资料少时模型乖乖照做,可资料一多模型就不听话——我要 JSON 它输出大段自然语言,我要只总结要点它长篇发挥,像压根没看见指令。我以为是模型能力不行、指令不清楚,改措辞都没用。直到把拼好 prompt 的 token 数和模型上下文窗口上限一对比才恍然:资料一多 prompt 超…- 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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我给 AI Agent 写了个查数据库的工具,某次它查出了几万行结果原封不动塞进了对话上下文,当场超出 token 上限报错,就算没报错模型也被海量数据淹没得抓不住重点:一次工具返回过大塞爆上下文的深度复盘
我做了个 AI Agent,配了个 query_database(sql) 工具让它查业务数据。平时挺好用,直到某次用户问把所有订单列出来分析一下,Agent 生成了个没加 LIMIT 的查询,工具查出几万行、我原封不动拼成字符串塞回上下文,当场 context length exceeded 报错、对话崩了。我截断到不超限后问题依旧:模型被几千行原始数据淹没、抓不住重点、又慢又贵又含糊。复盘才想…- 0
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我让大模型帮我写调用某个库的代码,它信誓旦旦地用了一个看起来特别合理的函数,我没多想直接上线,结果报错说这个函数根本不存在:一次轻信 LLM 幻觉、把流畅自信当成内容正确的深度复盘
我要写一段调用第三方库的代码,懒得翻文档,就让大模型帮我写。它给的代码结构清晰、注释完整、命名规范,里面调用了 client.batch_upsert(records)——名字、参数都太符合直觉了。我几乎没看就用了、跑通简单测试(其实没覆盖到那行)就上线,结果线上报 AttributeError:这个函数根本不存在!那个库压根没有 batch_upsert,大模型是凭空编造了一个看起来该有却不存在…- 0
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我以为给大模型喂的资料越多回答越准,就把检索到的几十篇文档全塞进了 prompt,结果它要么报超长、要么在海量内容里抓错了重点:一次 RAG 上下文塞太多的深度复盘
我做了个基于检索增强(RAG)的问答,朴素地觉得喂的资料越多越全模型回答越准,就把检索到的几十篇文档(top-50)全塞进了 prompt。结果出了两类问题:有时直接报超长或被默默截断、把后面的用户问题和指令都截掉了,答非所问;即使没超限,模型也在那么一大堆文档里迷失、抓错重点、被无关内容干扰。查清才明白资料越多越好的直觉是错的:模型上下文窗口有限超了就截断,且上下文多不等于好——大量无关内容会稀…- 4
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一个直接把大模型回答当权威答案展示给用户的功能,因为模型一本正经地编造了一个不存在的政策条款,把用户彻底带偏:一次 LLM 幻觉的深度复盘
做了个智能客服直接让大模型回答政策问题,用户投诉:客服言之凿凿说支持 30 天无理由全额退款且运费我方承担,真去退却被告知根本没这政策。根因是知识库里压根没这条、模型凭空编造了它——这就是 LLM 幻觉:它本质是预测下一个词的生成模型、目标是流畅而非真实,不知道时不会说不知道而是自信地编一个,且编得笃定专业可信(自信≠正确),而我们直接把它的话当权威展示、没让它基于真实知识库、没做任何校验。本文讲…- 0
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一次只升级了查询侧 embedding 模型、却忘了重建向量库的 RAG 事故,让检索召回全变成噪声、问答彻底答非所问:一次向量空间不一致的深度复盘
给 RAG 知识库换了个'更好的'embedding 模型,只改了一行查询侧配置就发布,结果问答准确率从 80% 断崖跌到 10% 以下——而且代码一个错都不报。根因是只换了查询侧模型、忘了用新模型重建整个向量库:库里是旧模型的向量、查询是新模型的向量,两个向量空间不可比,相似度沦为噪声,召回近似随机。本文讲透 embedding 向量空间为何必须建库与查询同模型,给出换模型必…- 0
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我的 RAG 知识库问答总是答非所问、要么答不全要么牛头不对马嘴,模型和向量库都没问题,我对着文档切分的 chunking 排查了大半天的复盘
做企业知识库 RAG 问答:文档切片向量化存库,提问时检索相关片段喂大模型生成答案。模型选的好、向量库也没问题,可问答质量就是差:有时答案残缺不全、有时检索的片段牛头不对马嘴、有时一段话被拦腰截断。换更强的模型、调检索参数都没本质改善。排查大半天才意识到问题不在模型也不在检索,而在最上游最易忽略的文档切分 chunking。根因是我用"按固定字符数硬切":在句子段落中间切断(语…- 2
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我让大模型帮我答用户的专业问题,它一本正经地编了个根本不存在的政策条款,还说得有理有据,我对着大模型的幻觉排查了大半天的复盘
做了个用大模型回答用户产品政策问题的智能客服,测试时对答如流、专业又自信就上线了。没几天客诉来了:有用户拿着机器人给的"退款政策第7条"来理论,可我们政策里压根没有第7条,那段话连条款号带数字都是机器人凭空编的,还编得有模有样、语气笃定,用户全信了。排查大半天才理解大模型绕不开的本质问题——幻觉:它本质是个"按概率预测下一个词"的文本生成器,目标是生成流畅合…- 3
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我把一篇超长文档整个塞给大模型让它总结,结果它的回答只覆盖了前半部分、后半段像没看见一样,我对着这个被静默截断的输入排查了大半天的复盘
我做文档总结,把整个文档塞进 prompt 让大模型总结,短文档效果好极了,长文档却只总结了前半部分、后半段像完全没看见、针对后半提问就答非所问甚至编造。深挖才懂:文档的 token 数超过了模型的上下文窗口上限,超出部分被静默截断(常截掉后面),模型根本没看到后半部分却照样自信作答,极具欺骗性。上下文窗口是模型一次能看到的最大 token 数(输入+输出),是硬上限——不是给多少看多少,超过的物…- 0
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我让大模型帮我查一个库的 API,它信誓旦旦地给了我一个方法名、连参数都写得有模有样,结果那个方法根本不存在,我对着这场一本正经的胡编排查了大半天的复盘
我问大模型一个不熟的库怎么用,它对答如流给了我 client.batchUpsert(items, options),参数返回值示例代码一应俱全、语气笃定,我直接抄进代码——结果 TypeError: batchUpsert is not a function,翻遍官方文档根本没这方法,是大模型凭空编的。它怎么能如此自信地告诉我一个不存在的东西?深挖才懂这是"幻觉",根源是我把…- 0
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我的 RAG 检索回来的片段总是缺头少尾、答非所问,我一直以为是检索算法不行,最后才发现是文档切块的策略从一开始就错了的深度复盘
我的 RAG 问答效果一直不好:检索回来的片段常缺头少尾(一句话被从中间截断)、或一个片段塞了好几个不相关主题,模型拿着支离破碎又混杂的片段自然答非所问。我一直错怪检索算法、想换更高级的检索,折腾半天毫无改善。回头看那些被存进库的片段才恍然大悟:根子根本不在检索,而在更上游的文档切块——我图省事用最粗暴的按固定长度硬切,不管语义和句段边界,把完整的意思劈成两半、还主题混杂。RAG 效果极大取决于喂…- 0
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我的 RAG 检索召回的全是风马牛不相及的内容,我反复调相似度阈值都没用,最后发现是建索引和查询用了两个不同的 embedding 模型的深度复盘
我做 RAG:文档切块用 embedding 转向量存库,查询时把问题转向量去检索召回。可一测试就傻眼——问"怎么退款",召回的却是"公司介绍""节假日安排",全是风马牛不相及的内容。我疯狂调相似度阈值、改召回数、查切块、换向量库,毫无改善。最后把两端的 embedding 模型一对比才冷汗直流:建索引用的是模型 A,查询却用成了模型 B…- 0
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聊得越久,我的客服 Agent 越"健忘":用户开头说的过敏信息聊到后面被它忘得一干二净,我才搞懂上下文窗口与上下文工程的残酷
我的客服 Agent 短对话表现惊艳,可聊久了就"犯糊涂":一个用户开头明说"我对花生过敏",聊了二十多轮后,它居然热情推荐了一款花生酥。根因不是它记性差,而是上下文窗口有限——大模型无状态、靠每次重发历史"记忆",对话太长时早期信息要么被从头截断、它根本看不到,要么淹没在中间被忽略(lost in the middle)。这篇从上下文窗…- 0
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RAG 答非所问别急着换模型:检索优化避坑复盘
我们花一个多月做了一个基于 RAG 检索增强生成的企业知识库问答机器人,把公司几千篇内部文档喂进去让员工用自然语言提问、由大模型结合文档回答。Demo 阶段效果惊艳,可一上线给全公司用投诉就来了:它答非所问、它在一本正经地胡说、明明文档里写得清清楚楚的东西它却说找不到。我一开始的反应和很多人一样——是不是大模型不够聪明?于是换了更大的模型、反复打磨提示词,可效果只是略有改善,那种驴唇不对马嘴的回答…- 0
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Agent 聊久了就失忆:对话上下文管理避坑复盘
我们的客服 Agent 上线初期口碑很好,能记住用户前面说过的话、多轮对话连贯。可时间一长投诉来了,都集中在一类现象:聊得越久它越不对劲——前几轮还规规矩矩,聊到十几二十轮就开始健忘、答非所问,甚至把最开始设定好的角色和规则都抛到九霄云外,本该是严谨售后客服聊到后面却跟用户东拉西扯。把聊崩的长对话日志拉出来复盘真相渐渐清晰:大模型上下文窗口有限装不下无限长对话,为不超限我写了段很朴素的截断逻辑——…- 0
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不是模型幻觉:RAG 知识库问答自信胡说的排查
我们做了个挺受欢迎的内部知识库问答机器人,把几千篇文档灌进向量库,用户大白话提问,它检索片段连同问题喂给大模型生成回答,上线口碑很好。直到某天客服截图来问:它说退款政策是 30 天无理由,可我们明明写的是 7 天。机器人不光答错,还答得无比笃定,连"根据公司政策"都加上了——这种一本正经的胡说,语气和正确答案时一模一样,用户根本分辨不出。我第一反应是模型幻觉、想换个更强的模型,…- 0
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RAG 上线即翻车:从 demo 惊艳到胡说八道的检索调优
一个 demo 阶段对答如流、让老板拍板上线的内部文档问答助手,上线第一天就开始满嘴跑火车:问报销流程扯到考勤,还一本正经地援引文档里根本不存在的条款。翻开检索日志才发现,问题压根不在大模型——是系统把一堆不相关的资料喂了进去,逼它瞎编。从这次事故出发,这篇文章把 RAG 检索这条线讲透:切分策略、embedding 选型、rerank 与混合检索、prompt 约束、量化评估到知识库更新。- 7
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RAG 实战:知识库问答总在胡编?根因往往不是模型,而是检索
给公司做了个知识库问答,上线第二天投诉就来了:问报销答考勤,问接口超时编出根本不存在的参数名。第一反应是模型太笨,换了个更贵的——几乎没变。直到把喂给模型的检索结果打印出来才醒悟:模型没胡编,它只是忠实地基于一堆错误资料在回答,问题从头到尾不在生成,在检索。这篇从这个答非所问的事故讲起,把朴素 RAG 为什么会废、怎么一步步把召回质量救回来讲透:debug 召回内容、结构化分块加重叠、选对中文 e…- 0
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