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「RAG 挑战」找到 93 条内容
按专题浏览 →匹配正文：答案要点 区分幻觉类型（事实性vs推理性）并针对性治理 RAG与知识图谱结合的检索增强方案 多模型交叉验证与一致性约束机制 金融领域特有的监管合规与可审计性设计 量化评估与持续监控体系 核心挑战分析 金融领域幻觉代价极高，需区分两类： 事实性幻觉：利率、股价、法规条款等可验证事实错误 推理性幻觉：逻辑推导过程中的隐含假设偏差 技术方案分层 1. 检索增强层（RAG+） 结构化知识优先：对接金融知识图谱（实体关系如"公司-财报-指标"），而非纯文本向量检索 多源检索融合：同时查…
匹配口述回答：…对新增文档做增量[[实体链接]]，但一致性校验是个麻烦事。 所以总结下来，我不会把GraphRAG当成万金油。我更倾向把它看作传统RAG的增强模块，只在查询涉及多实体关联或因果推理时才激活图检索，其他情况走纯向量，这样性价比最高。 GraphRAG解决什么问题 图构建与抽取的坑 混合检索怎么落地 业务场景与风险 我的取舍 约4分钟 图更新时增量构建与一致性校验的挑战 面试官可能会追问增量更新的具体方案，比如如何处理实体冲突、如何保证图谱与文档库的一致性。
匹配正文：…路：采用"抽取+生成"双轨策略，对高置信结构化数据用规则抽取，长尾知识用大模型生成式构建。 二、实体链接：指代消解与歧义消解的双重挑战 跨文档指代：同一实体在不同文档中的表述变异（如"Apple"公司 vs 水果） 新实体冷启动：未见实体缺乏上下文锚点，链接模型失效 链接与检索的耦合：链接错误会直接污染后续子图检索 关键点：需要结合实体嵌入、上下文共现和知识库先验的多维相似度计算，而非单一字符串匹配。 三、推理路径搜索：相关性与多样性的平衡 挑战 具体表现 搜索深度爆炸 多跳…
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