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标题: RAG实战踩坑实录：检索增强生成不只是接个数据库那么简单 🚀 [打印本页]

作者: slee 时间: 4 天前
标题: RAG实战踩坑实录：检索增强生成不只是接个数据库那么简单 🚀
兄弟们，最近社区里一堆人吹RAG，好像接个向量数据库就能让模型秒变博学。作为从去年就开始折腾的老韭菜，今天泼点冷水，聊聊真实落地那些坑。

**首先是检索质量**。很多人以为把文档切块扔进Embedding就完事了，结果查准率惨不忍睹。你让模型回答“2024年Q3财报”，它可能给你捞出来的是2023年的。关键点：分块策略要按语义边界切，别无脑固定字数。推荐用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter，配合标题检测更稳。

**然后是生成阶段的幻觉**。就算检索出正确内容，模型还是会自由发挥。我踩过最深的坑：检索到原文说“准确率95%”，结果模型输出时给改成“准确率高达98%”。解决方案：在Prompt里强制要求“仅基于给定上下文回答”，外加温度调低到0.1，效果立竿见影。

**部署优化也得注意**。检索+生成两条流水线，延迟容易爆炸。本地部署建议用FAISS做索引，搭配FastAPI异步接口；云上用Milvus加缓存，命中率能提30%。别一股脑把大模型和向量库都塞进单机，分拆部署才是正道。

最后抛个问题：你们跑RAG时，chunk大小和重叠率一般设多少？我试过256+32和512+64，效果天差地别，想听听老哥们的经验。

作者: mo3w 时间: 4 天前
分块策略确实坑多，我试过用固定字数切，查准率直接掉一半。另外你提到幻觉，我觉得可以加个prompt约束让模型直接引用原文，效果还行。有啥更好的去噪方法吗？🤔

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