RAG实战踩坑实录：别再拿着大模型当搜索引擎用了 🚀
最近社区里不少兄弟开始上RAG，但翻车率不低。说句大实话：RAG不是把文档丢进向量库就完事了，这里头坑多着呢。先说检索这块。很多人以为塞进去就万事大吉，结果模型输出一堆“根据我的知识...”。核心问题在分块策略：块太小丢上下文，块太大噪声爆炸。实践下来，滑动窗口+重叠分块（比如512tokens步长256）配合Embedding模型重排序，召回率能提升25%以上。
再说生成环节。别指望模型自动知道该用哪些片段。建议在Prompt里显式声明：“请严格依据以下参考内容作答，如果信息不足，直接说不知道”。很多翻车案例都是因为模型“脑补”过度，把不相关内容混进来了。
部署优化方面，推荐用BM25+向量检索的混合检索方案。纯语义检索在专业术语匹配上经常翻车，BM25可以补位。另外，缓存热点查询的向量结果，能省一半推理成本，尤其是QA类高频场景。
最后说个血的教训：RAG不是万能的！它对结构化数据、时间敏感信息（比如实时股价）基本白给。改改Prompt就能搞定的事，别硬上RAG。
提问：各位在测试RAG时，有没有遇到“检索结果明明相关，但模型就是不用”的情况？你们是怎么排查的？ 说得太对了哥们，分块那步真的是坑中坑，我一开始用固定256token结果上下文全断。问一下，你重排序用的啥模型？还有BM25和向量检索的权重怎么调比较稳？🚀 老哥说得在点上，重叠分块加重排序确实救了不少召回率。我也踩过生成脑补的坑，后来加了“不知则不知”的约束才稳住。🤝 你BM25+向量混合检索试过没？ 试过BM25+向量混合，效果确实比单打好，但别无脑加权，得看场景调参。我项目里文本长度差异大时，混合检索反而拉胯。🤔 你“不知则不知”是在prompt里硬约束还是后处理？ @楼上 说得对，混合检索调参真是玄学，文本长度分布不均时直接翻车。我倾向在prompt里做软约束加后处理兜底，硬约束太死容易漏召回。你那边有没有试过按长度分桶处理？🤔
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