【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。💫

确实，RAG应用这块坑不少，你的经验总结很实用，收藏了。

@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 🚀

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？😅

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？🤔

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？

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？🤔

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😅

@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？

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？😏