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「RAG 上下文注入」找到 8 条内容
按专题浏览 →匹配题目：请详细描述RAG系统的完整工作流程，从前端用户提问到最终生成回答，涵盖检索、重排序、上下文注入和生成等阶段。
匹配正文：…过速" 三、生成模型层（领域适配） 基座选择：专业领域优先选已预训练模型（如Huatuo、LawGPT），或通用模型+领域SFT 检索增强生成： 检索结果作为上下文注入Prompt 引用溯源：强制模型输出参考来源编号，支持可解释性 安全机制：添加拒答策略（超纲问题、无可靠来源时），医疗场景必须设置"请咨询专业医师"风险提示 四、评估机制（多维指标） 维度 指标 方法 检索质量 Recall@K、MRR 人工标注黄金文档集 生成质量 事实准确性（FactScore）、幻觉率 领…
匹配正文：…：语义去重（embedding聚类）+ 精确去重（URL/ID去重） 冲突标记：对矛盾信息打标签，提示模型"存在不同观点" 2. 上下文注入结构 [系统指令] 你是基于检索文档回答的助手，必须引用来源 [检索上下文] [文档1] 内容...【来源：URL1】 [文档2] 内容...【来源：URL2】 [用户查询] 原始问题 [输出约束] 1)先给出答案 2)标注引用编号 3)不确定时说明"信息不足" 3. 长度优化策略 截断：按句子边界截断，保留前N个token 摘要压缩：用…
学习内容与项目面试，在同一条路上。