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标签：#LLM · 清除筛选
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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RAG 系统踩过的坑，都是钱买的
做 RAG 系统别一上来就搞框架，先搞清楚自己的数据长什么样。几个真实的失败案例，希望对你有用。
LLMRAG向量数据库Embedding
AI技术·
RAG 落地踩过的坑，比你想象的深
从 chunk 策略到向量检索，生产环境 RAG 系统踩坑实录，附解决方案。
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LLM 应用安全：提示注入的 5 种实战防御方案
从被攻经历出发，总结输入过滤、输出校验、沙箱化、监控五层防御的实际代码和案例。
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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。
RAGLLM向量检索Embedding
AI技术·
LLM 推理优化实战：把响应时间从 2s 降到 200ms 的全过程
用 Llama 3 8B 做的聊天机器人项目，通过量化、Flash Attention、Speculative Decoding 等优化，最终延迟降低 91%。
LLM推理优化Llama量化
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