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「RAG 评测集」找到 84 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…达不同但含义接近的内容。例如用户问“回答别太啰嗦”，可以找到“偏好简洁表达”。但相关性至少还包含实体、任务阶段和条件是否一致。 “RAG 评测集怎么构建”和“Agent 评测集怎么构建”语义接近，项目对象不同。某条记忆说“发布前先人工确认”，如果只适用于外部公众号发布，就不该自动约束本地草稿预览。文本相似度看不见这些作用域。 更稳的相关性可以由多种信号组成：向量语义、关键词或实体匹配、项目和阶段匹配、记忆类型匹配、条件满足程度、与当前计划步骤的关联。结构化条件可以先过滤或作为…
匹配正文：…尝试【方案】，结果【】，副作用【】；下一步以【最小实验】验证。 若无法在预算内解决，采用【回退、拒答、人工或权限限制】控制风险。 RAG 项目要拆分 retrieval recall/precision、证据进入上下文、context utilization、faithfulness、最终任务成功和延迟成本。召回提高可能带来更多噪声，但并不存在“召回和幻觉天然此消彼长”的定律。top-k、重排、上下文组织、模型能力和任务分布共同决定结果，必须用同一评测集做曲线。 不得补写候选…
匹配正文：…数据更新，团队怎样收集失败样本并决定下一轮优先级？这比直接问是否使用某个向量库更有信息。若对方说召回问题多，再追问文档版本、权限、评测集和引用支持率；不会预设所有RAG都必须先做Entity Linking。 第二类问题可以聚焦技术决策：在准确率、延迟、成本和安全冲突时，团队最近做过什么取舍，关键方案如何通过离线与线上验证？回答能够反映团队是否有真实基线、回滚机制和评测文化。规则、检索、微调或Agent都可能是答案，不需要先断言纯RAG必然失败。 第三类问题关注岗位边界：这个…
学习内容与项目面试，在同一条路上。