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标签：#LLM · 清除筛选
AI技术·
RAG 检索质量烂的根因：不是 embedding 模型不行，是你检索姿势错了
大多数 RAG 系统的瓶颈根本不在 LLM，而在检索阶段。本文分享二十多个 RAG 项目中踩过的真实坑点和解法。
RAGLLM检索优化Embedding
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RAG 落地踩坑记：从「听起来很美」到「能用但别指望太多」
做 RAG 半年，踩了无数坑。向量数据库怎么选、chunk 怎么切、retrieval 不准怎么办——把真实的血泪经验写出来，省得你再走一遍弯路。
RAGLLM向量数据库生产实践
AI工具·
用 Cursor 写了三个月代码，说点实话
AI 编程助手不是银弹，但用对了确实能提速。分享我在 Cursor 上的真实使用经验：哪些场景真的好用、哪些时候是在帮倒忙、prompt 怎么写才有用。
CursorAI编程LLM开发工具
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当你的 AI Agent 开始"自作主张"——生产环境 Agent 落地的 7 个真实血泪教训
生产环境 AI Agent 落地的真实踩坑记录：状态机设计、工具描述优化、上下文管理、安全审批机制、ReAct vs Plan-Execute 选型、成本优化与日志实践。
AI AgentLLM生产环境工程实践
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RAG系统调优的血泪史：从50%到90%准确率的进化
一个从零搭建RAG系统的开发者，分享如何从"勉强能用"优化到"真正好用"的实战经验。没有理论堆砌，全是踩坑心得。
RAGLLM向量检索
AI技术·
RAG 系统上线三个月后，我终于明白为什么大家都在做语义切片
从固定长度切片到语义切片的踩坑实录，分享如何提升 RAG 系统准确率
RAGLLM向量检索
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