兄弟们，搞RAG（检索增强生成）最怕什么？不是模型拉胯，是检索环节翻车。我最近在折腾一个知识库问答系统，把LlamaIndex和LangChain撸了个遍，分享几个硬核经验。
先说索引构建。别一股脑把PDF全扔进向量数据库，Embedding模型和chunk策略是关键。我试过OpenAI的text-embedding-ada-002，效果不错但成本高；后来换成国产bge-large-zh，性价比爆表。chunk大小建议500-1000 tokens，重叠100-200 tokens，比默认参数召回率高30%+。
然后是检索优化。混合检索（向量+关键词）比纯向量靠谱，尤其对专业术语和实体名。我搭了一套Elasticsearch+Milvus的hybrid方案，先BM25召回Top 50，再向量重排Top 5，延迟控制在200ms内。注意：别让噪声污染上下文，检索结果的多样性比数量重要。
最后是生成环节。把检索结果塞进Prompt时，加个“如果知识库没有相关信息，直接告诉用户不知道”的指令，能有效避免幻觉。我用Qwen-14B部署在4卡A100上，配合RAG，回答质量吊打纯模型。
抛个问题：你们在生产环境里，RAG的检索延迟和召回率怎么平衡？有踩过什么坑吗？评论区聊聊 👇 |
喧嚣卡
千斤顶
