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AI技术·

别再给 AI 画饼了:一个 RAG 踩坑一年的血泪总结

RAG 系统从搭建到上线,半年调 chunk 半年治幻觉。本文总结了一个 RAG 项目的真实踩坑经验。

RAGLLMEmbedding检索增强
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RAG 检索召回率只有 60%?我是这样把它提到 85% 的

RAG 落地没有银弹。分块策略、嵌入模型选型、查询改写、重排序、反馈闭环——五个关键优化点,把召回率从 60% 提到 85% 的实战记录。

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RAG 做对了还是做砸了?一个生产环境的踩坑记录

生产环境 RAG 系统踩坑记录:检索质量远比模型重要,分块策略、混合检索、查询改写等实用优化技巧。

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RAG 优化实战:别被那些教程骗了

搭了三个 RAG 项目踩了五个坑。分块策略、向量库选型、混合检索、重排序、缓存——每个环节都有真实踩坑经验,附代码。

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RAG 系统为什么检索不到答案?一个被忽略的细节

RAG 检索失败不一定是 embedding 的问题,更可能是你忽略了 chunk 边界的语义断裂。

RAGLLMEmbedding检索

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