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「RAG 来源追溯」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…设计要支持过滤和排序 索引结构需权衡召回率与速度 实际落地常用混合检索（向量+关键词） 需考虑数据更新和版本管理 知识库存储形式 RAG知识库采用双轨存储：向量存储（语义检索）+ 文档存储（原文召回），二者通过doc_id关联。 向量数据库选择 场景 推荐方案 理由 百万级/快速验证 FAISS、Milvus Lite 轻量、易部署 千万级/生产环境 Milvus、Pinecone、Weaviate 分布式、高可用 十亿级/超大规模 自研或云厂商方案（阿里云OpenSearc…
匹配口述回答：…量双路召回，再配合[[重排]]提高精度。同时，如果场景对时效性要求高，比如客服政策经常变，我会搭配微调，让模型记住高频更新的知识，RAG负责低频冷门知识。另外生成后验证也很重要，用事实核查模型或者人工抽检，形成完整防线。 总的来说，我更倾向把RAG定位成幻觉的缓解手段而不是根治方案。上线前我会重点监控召回率和精确率，上线后持续分析bad case，看是检索问题还是生成问题。 本质是开卷考试 vs 闭卷考试 三个关键机制：事实锚定、上下文约束、来源追溯 业务例子：客服退款政策 …
…已经被新版本替换？当前用户又是否有权查看？ 如果 Chunk 里只有正文和向量，这些问题都无法可靠回答。 于是，面试官会继续问： RAG 的 Chunk 除了正文，还应该保存哪些 metadata？这些字段分别解决什么问题？ 常见回答是列出一串字段：doc_id、page、title、created_at、prev_id、next_id。 字段名背得再多，也不等于设计合理。真正需要回答的是：哪个字段参与搜索前过滤，哪个字段补足语义，哪个字段帮助取回上下文，哪个字段让用户回到原…
学习内容与项目面试，在同一条路上。