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「Prompt Engineering 原则」找到 60 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…ument Test） 将标准答案依赖的文档直接注入context，若生成质量显著提升 → 检索是瓶颈 若仍有问题 → 生成模块或prompt设计有问题 检索侧关键指标 指标 用途 健康阈值 Recall@K 相关文档是否被召回 >0.8（K=5/10） MRR/NDCG 排序质量 视场景，MRR>0.5 Context Precision 检索结果中噪声比例 越高越好 快速诊断信号 用户问题与召回文档语义明显不相关 → Embedding模型或分块策略问题 相关文档召回但排…
匹配正文：…少3种针对性的生成优化策略 能区分"检索准但生成差"的典型场景（如上下文利用不足、指令遵循弱） 一、系统性诊断：定位问题模块 核心原则：将RAG链路拆分为独立可测的环节，避免"黑盒调试"。 1. 检索模块独立评估 离线指标：计算Recall@K、MRR、NDCG，对比Top-K检索结果与人工标注的相关文档 快速验证：用固定的人工精选文档替换检索结果，若生成质量显著提升 → 检索是瓶颈 Bad Case分析：抽样失败案例，检查检索结果是否包含答案所需信息 2. 生成模块独立评估…
匹配正文：…库、API、Excel表格 非结构化数据：PDF、Word、网页、聊天记录 半结构化数据：Markdown、JSON、XML 关键原则 优先收集高频查询场景的数据 建立数据版本管理和溯源机制 二、数据清洗与预处理 核心步骤 格式统一：PDF转文本（处理扫描件需OCR）、HTML去标签 噪声过滤：去除页眉页脚、广告、重复内容 语义分段： 按主题或段落切分，长度作为候选变量，由文档结构、模型输入限制与评测结果决定 比较零重叠、短窗口与较长窗口，用同一评测集验证是否减少信息割裂 质…
学习内容与项目面试，在同一条路上。