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「RAG 文档向量化」找到 5 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：RAG 文档怎么存储和向量化? 从原始文本到向量数据库的完整流程:分块、Embedding 与索引设计 文档处理 安克科技 评估与监控 RAG 文档向量化 文档分块策略 Embedding 模型选择 向量数据库索引 安克科技
匹配正文：…制 拒答策略：超范围问题（如具体诊疗建议）转人工 引用溯源：输出必须关联检索片段ID 知识更新机制 场景 方案 示例 增量更新 新文档向量化入库 新发布诊疗指南 失效标记 版本标签 + 生效时间字段 法律修订/药品退市 全量重建 季度离线重建索引 Embedding模型升级 实时修正 运营后台人工标注 用户反馈纠错 关键：建立知识版本表，记录每条的生效/失效时间，检索时过滤。 领域特殊考量 医疗：多模态支持（影像报告+文本），严格遵循循证等级 法律：地域适配（不同法域），区分…
匹配口述回答：…采用【知识库方案】，我负责【本人职责】。文档从解析、分块、元数据和权限进入版本化索引，删除、更新和租户隔离也要能追踪，不能只说“把文档向量化”。 查询侧使用【召回方案】，再通过【融合与重排】处理候选。我会说明为什么选这个组合，Top-K、RRF 常数或权重、重排候选数都来自固定评测集上的参数扫描。正确证据没进候选时先修召回；候选有答案但排名低才看重排。上下文去重、冲突和预算处理后，由【生成约束】控制引用、拒答与输出校验。 效果只报告【真实指标】，并带上数据集、硬件、并发和统计…
学习内容与项目面试，在同一条路上。