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AI技术·
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。
RAGLLM检索增强生产实践
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向量数据库选型避坑：我在生产环境踩过的三个真实案例
从 Pinecone、Weaviate、pgvector 到 Qdrant，500万向量、10万QPS 生产场景的真实对比和选型结论。
向量数据库RAG生产实践Qdrant
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用 RAG 做了一个内部知识库，上线一周后被产品骂惨了
RAG 系统从 Demo 到上线的真实踩坑记录：语义漂移导致幻觉、4秒延迟的性能瓶颈、Embedding模型选型难题与混合检索方案。
RAGLLM向量数据库LangChain生产实践
AI技术·
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
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RAG系统从0到1：我踩过的10个真实坑
从原型到生产，RAG系统的10个关键坑：中文向量模型选择、Chunk Size调优、Hybrid Search、Prompt Injection防御、文档版本同步等实战经验。
RAGLLM向量检索生产实践
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