做RAG花了大半年,AI答非所问?问题可能出在文档分块这步

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6. 面试官问:RAG 到底解决了什么问题?90% 的人答错了 RAG 不是搜索增强,是开卷考试。闭卷幻觉率 39.6%,但开卷翻错页更惨——更强的模型会自信地包装检索错误。整条 RAG 管线七步,最被低估的是分块策略。NVIDIA 基准测试:页面级分块比所有固定 token 切分都好,256 token 固定切分召回率只有 62%,按标题层级切直接拉到 89%。Anthropic 的 Contextual Retrieval 四层叠加能把检索失败率降低 67%,成本只要 1.02 美元一百万 token。RAG 和微调怎么选?口诀:知识在变用 RAG,风格要改用微调,两个都要就混合。RAG 能不能彻底消灭幻觉?评论区告诉我你站哪边。 #AI面试题 #RAG #大模型 #程序员 #检索增强生成

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40. 为什么 RAG 系统总是答非所问?大概率是分块策略没选对

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42. 分块策略——RAG 效果差异最大的环节

43. 腾讯二面:RAG 的文本分块策略有哪些?怎么选?

44. RAG 文本分块策略对比

45. RAG 技术实战(2/6):文档加载与分块策略

46. 花了三个月调RAG,结果问题出在最蠢的地方(附避坑指南)

47. RAG代码补全中的文本分块策略有啥?影响几何?如何选择?一项实证分析

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50. 切实有效的RAG文本分块:语义分割、上下文重叠与评估驱动调优

51. RAG分块不对,检索全白费

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