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「RAG 改进方向」找到 8 条内容
按专题浏览 →匹配题目：请分析检索增强生成（RAG）技术在实际应用中存在的主要缺陷和局限性，并讨论相应的解决方案或改进方向。
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：…但无用" 曝光偏差固化：自回归生成高度依赖历史曝光，难以突破信息茧房 推理效率约束：自回归解码延迟高，难以支撑在线实时推荐 四维度改进方向 1. 模型架构：从"纯生成"到"生成-判别协同" 方向 具体思路 判断依据 Diffusion+LLM混合 Diffusion负责候选集生成（多样性），LLM负责重排序（个性化） 可作为候选生成研究方案；多样性、质量和延迟需与自回归及判别基线实测 多模态统一生成 图文视频统一token化，端到端生成推荐理由+封面+标题 小红书内容形态丰富…
学习内容与项目面试，在同一条路上。