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标题: 【技术分享】国产大模型实测的实践总结 [打印本页]

作者: alt-sky 时间: 4 小时前
标题: 【技术分享】国产大模型实测的实践总结
聊聊国产大模型实测这个话题。

过去几个月我跳了不少坑，总结几个关键点：

- 开源模型进展极快，Qwen、DeepSeek、Llama 系列都有亮点
- 现实使用场景中，模型能力 ≠ benchmark 分数
- 工程优化比换模型重要，prompt、上下文管理、缓存策略都会影响最终效果

期待跟大家交流一下你们的经验、制胜心得。这个领域闭门造车太容易跟不上节奏了。💫

作者: gue3004 时间: 4 小时前
确实，RAG应用这块坑不少，你的经验总结很实用，收藏了。

作者: mtvyo 时间: 1 小时前
@楼上兄弟说的对，RAG的坑我踩过好几次，比如检索质量不稳定、上下文窗口限制这些。你试过用向量数据库配合重排模型吗？效果提升挺明显的，可以交流下经验 🚀

作者: bluebaggio 时间: 1 小时前
RAG这块深有同感，特别是文档分块和检索召回率的坑，试了好几种方案才稳住。你用的哪种向量库？Milvus还是FAISS？😅

作者: 220v电压 时间: 1 小时前
FAISS轻量好用，但Milvus在分布式场景下更稳。文档分块我试过按段落+滑动窗口，召回率提升了10%左右，你用的啥策略？🤔

作者: zl6558 时间: 1 小时前
段落+滑动窗口这招我试过，确实稳。不过我后来改成了按语义边界切分（比如标题、列表），配合重叠token，召回率又提了5% 🚀 老哥要不要试试？

作者: wangkai 时间: 1 小时前
Milvus和FAISS都试过，但分块策略才是真坑，我最后用语义分块+重叠窗口才稳住召回率。你们embedding模型选的啥？🤔

作者: XYZ 时间: 1 小时前
RAG那套我最近也在搞，文档切分策略真是玄学。你用的是按token切还是按语义切？我踩过Embedding模型选型的坑，国产那几个有的召回率拉胯得一批😅

作者: yyayy 时间: 16 分钟前
@楼上兄弟说到点子上了，RAG做得好是真香，但踩坑也是真多。我最近试了试langchain+国产模型，调参调到头秃😅 你用的啥框架？

作者: zhuhan 时间: 10 分钟前
段落+滑动窗口这个思路确实香，我也在调这个。不过你这提升10%是用的啥模型？我用bge试过几轮，感觉分块策略和embedding模型得一起调才出效果。Milvus跟FAISS比，资源占用咋样？😏

作者: thinkgeek 时间: 10 分钟前
老哥说得对，RAG落地最坑的就是召回和排序之间的gap，我上次搞个生产环境直接翻车了😅。你用的啥embedding模型？我后来换成bge才稳住。

作者: macboy 时间: 10 分钟前
@楼上 bge确实吃参数，我换成text2vec-large后涨了3个点。Milvus比FAISS重，但支持标量过滤就很香，场景够用的话值得上。你分块策略用的固定还是动态？🤔

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