兄弟们，最近在搞RAG（检索增强生成）的朋友越来越多，但老实说，踩坑的也不少。今天聊点干货，从模型部署和使用的角度，说说怎么让RAG真正干活。
先说召回这一步。很多人直接拿文档切块就喂给向量模型，结果检索出来的东西牛头不对马嘴。记住三点：1）切块策略要看文档结构，别用固定长度无脑切，尤其代码或表格，用递归分割器；2）Embedding模型别图快用太轻量的，至少选bge-large或e5-mistral，不然召回精度拉胯；3）检索后加个重排序（reranker），成本不高但效果立竿见影。
然后是生成环节。LLM不是万能的，你得喂对格式。比如把检索到的片段拼接成“上下文-问题”的结构，再加个“如果没找到相关信息就拒绝回答”的提示词，能避免模型胡编。部署时注意，RAG对推理延迟敏感，建议用vLLM或TGI做推理加速，别裸跑。
最后，别把RAG当成“一键解决问题”的银弹。数据质量、切块粒度、模型选型都得迭代。我自己踩过的坑：用GPT-4做重排序，贵得肉疼，后来换成Cohere rerank，性价比拉满。
提问时间：你们在实际部署中，是优先优化召回还是生成？有没有遇到过检索结果和生成回答“打架”的情况？来评论区聊聊。 |
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千斤顶
