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「Rerank」找到 339 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…或跨页合并。 第三种情况，正确 Chunk 存在，却没有进入前几条检索结果。 这时再查问题改写、关键词与向量召回、过滤条件、融合和重排。 第四种情况，正确证据已经排在前面，模型仍然答错。 这时才去看提示词、上下文组织、引用约束和生成模型。 从最终错误反查解析链路 先确认正确证据在哪一层消失，再决定检查解析、切分、检索还是生成。最终答案错误不能直接归因于大模型。 这种分层有一个直接好处：修改目标变得清楚。 如果正确单元格从未被还原，换 Rerank 没有意义。如果证据存在但总排…
匹配正文：…种是无依据合并。两个来源谈的是不同版本，更新器把它们揉成一个更强的结论。 第三种是来源错配。主张保留下来，Source ID 却在重排时指向了另一段材料。 第四种是冲突被抹平。报告为了连贯，只留下多数来源的说法，少数但更原始的证据消失。 第五种是计划漂移。下一步动作没有对应信息缺口，只因为新网页出现一个吸引人的关键词就转向。 第六种是状态回退。工具或更新调用重试后，旧结果再次写入，把较新的可靠状态覆盖掉。 演进报告更新的风险与校验矩阵 报告质量要分事实、证据、约束、计划和版本…
匹配正文：…召回换速度 /questions?module=向量检索 RAG 先检索相关资料再让模型基于资料回答 能画出"切块-向量化-检索-重排-生成"整条链路 RAG 架构 Agent 与工具调用 让模型自己决定调哪个工具、按结果再决策 能说清一次工具调用的请求-执行-回填闭环 /ai-coding 第 3 章 Prompt 与结构化输出 用提示词约束任务,并要求返回 JSON 等固定格式 能写出让下游能解析的稳定输出,知道怎么处理格式跑偏 系统提示词 微调 vs 提示工程 改模型权…
学习内容与项目面试，在同一条路上。