RAG实战踩坑：检索不是万能的，别忽略生成侧调优 🚨

兄弟们，最近在搞RAG（检索增强生成）部署，发现很多人只盯着检索模块优化，结果生成质量还是拉胯。来聊聊我的真实体验。

先说检索侧：Embedding模型选型别盲目追求大模型。实测e5-mistral-7b在某些场景下不如bge-small，因为小模型对短文本更敏感。索引构建时，chunk大小建议控制在256-512 tokens，过大容易混入噪声，过小则丢失上下文。另外，混合检索（向量+BM25）比纯向量召回率高15%+，但注意权重调参。

真正翻车的是生成侧。🚀 很多兄弟直接拿检索结果拼Prompt丢给LLM，结果模型要么照抄原文（过拟合），要么忽略上下文（幻觉）。正确姿势是：1）对检索结果做rerank，保留top3-5相关性最高的；2）在Prompt里明确要求模型“结合检索内容，但用自己的话总结”；3）加上后处理，比如用正则过滤重复短语。

最后，RAG的瓶颈往往不在技术，而在数据质量。你那该死的知识库是不是该清洗一下了？🤔

抛个问题：你们在生产环境里，RAG的端到端延迟控制在多少？我目前是800ms-1.2s，想听听优化方案。