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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。- 0
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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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rerank
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