RAG系统最隐蔽的问题：检索到正确答案，生成却在一本正经地撒谎
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13. 我用这套方法做了一个生产级 RAG 系统。最近我基于 LLM WiKi 知识库搭了一套 RAG 检索服务。 不用 LangChain，不用 LlamaIndex，从零开始手写了一个混合检索 RAG 系统。 给正在做 RAG 的你：7 条原则 这是我在这个过程中总结的经验： 1. 评测先行。 没有评测数据，所有优化都是盲猜。先花 1 天标注 30 条评测数据，比花 1 周调参数更有效。 2. 从简单开始。 先跑通最基础的向量检索，确认 pipeline 没问题，再逐步加 BM25、RRF、Rerank。 3. 保留结构信息。 如果你的文档有标题层级，不要用纯文本切块。面包屑路径、父子关系都是有价值的语义信号。 4. 双通道互补。 向量和 BM25 各有所长，RRF 融合效果远好于单通道。 5. Rerank 是性价比最高的优化。 一个好的 Cross-Encoder 可以把 MRR 提升 10-15%。 6. 少即是多。 更多候选、更多上下文、更多注入——直觉上"更好"的策略，往往引入噪声。 7. 记录每一次实验。 失败实验的价值不亚于成功实验。知道什么不能做，和知道什么能做一样重要。 写在最后 这个系统不是什么前沿技术突破，用的都是成熟组件。但它证明了一件事： RAG 效果不好，往往不是模型不行，而是工程设计没到位。 章节树数据模型、双通道融合、保守的上下文注入、评测驱动开发——这些看起来"不够酷"的工程决策，才是真正拉开差距的地方。 希望这篇能帮你少走一些弯路。 如果你也在做 RAG 系统，欢迎交流你的踩坑经验。#RAG #AI编程 #知识库 #LLM
抖音 2026-06-08 00:00:00
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16. 【视频-案例分享2️⃣】｜RAG评测方案 - 这个视频主要讲 ：RAG 项目如何系统评测。 核心不是只看答案对不对，而是拆成检索、生成和业务三层：先看资料是否找准找全，再看模型是否基于资料回答、有没有幻觉，最后看业务是否真正可用。通过这些指标，可以反推出 RAG 系统的问题根源。 #人工智能知识分享 #创作者中心 #创作灵感 #RAG #ai测评工具
抖音 2026-06-28 00:00:00
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