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「RAG 适用场景」找到 145 条内容
按专题浏览 →匹配正文：应用岗不一定天天训练模型，但一定会被问到什么时候该微调、和 RAG / Prompt 怎么取舍、LoRA 怎么做、DPO 和 RLHF 有什么区别。这一页把微调、训练、对齐三类题连成一条线。 配套教程 要不要做微调 / Post-Train 项目，轻量版怎么做 Deep Research 第 6 章：训练数据与多阶段训练 知识模块 轻量微调、LoRA 与应用场景 轻量微调、LoRA 与应用场景 训练流程、数据与稳定性 训练流程、数据与稳定性 RLHF、DPO 与偏好对齐 RL…
匹配追问：RLHF和DPO在准确性提升上各有什么优劣？实际落地选哪个？ RAG和模型微调在知识更新场景下如何取舍？ 如何量化评估这些技术路径对准确性的实际提升效果？ 场景切入 假设你在做一个智能客服，用户问“今天天气怎么样”，模型直接回答“今天有雨”，但其实它并不知道当前位置。这种事实错误你一般怎么防？从数据、训练到上线整个链路聊聊。 层层追问 大模型输出不准，你觉得根源在哪？……那数据层面能做什么？……训练方法呢，比如对齐有什么效果？……还有没有不用改模型就能提升准确性的手段？ 直球…
匹配正文：核心设计原则：分层反馈 + 状态驱动决策 一、错误信息暴露策略（分层控制） 层级 暴露内容 适用场景 受控诊断 经脱敏的错误码、参数路径和可修复摘要 如缺字段/枚举错误；不向模型发送凭据、内部堆栈和敏感参数 语义化摘要 "认证失败"/"数据不存在" 通用场景，避免信息过载 完全屏蔽 仅返回"工具不可用" 安全敏感或外部不可信工具 关键判断：先满足最小信息与敏感数据策略，再按可修复性和实测错误处理能力选择反馈；不存在7B/70B的通用能力门槛。认证由可信服务处理，不把访问tok…
学习内容与项目面试，在同一条路上。