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「RAG fallback」找到 4 条内容
按专题浏览 →匹配正文：核心思路 RAG的降级处理要区分两个层次：检索层无结果 vs 检索结果相关性不足。不同场景需要不同的fallback策略。 常见Fallback策略 策略 适用场景 优点 缺点 大模型直接回答 通用知识类问题 用户体验连贯 幻觉风险，需明确告知用户 缩小范围追问 问题过于宽泛 引导用户明确需求 增加交互成本 转人工/工单 专业/敏感场景 兜底可靠 人力成本高，时效差 推荐热门/相关文档 有相似主题内容 保持RAG链路 可能偏离用户意图 网络搜索补充 时效性要求高 扩展知识边界…
匹配正文：…下文漂移（主题偏离）的本质差异 提出显式对话状态管理机制 设计动态检索策略而非单次检索 说明查询重写/扩展的具体方法 给出评估多轮RAG效果的指标 问题本质 多轮RAG的两个核心挑战： 知识遗忘：早期轮次的关键信息未被当前检索利用 上下文漂移：用户意图变化导致检索偏离当前需求 技术方案 1. 显式对话状态管理 对话状态 = {主题实体集合, 用户意图, 未解决问题, 已确认事实} 每轮用轻量模型抽取状态更新 状态向量化后参与检索相似度计算 2. 分层检索策略 层级 内容 权重…
匹配正文：…全过滤 敏感信息检测：正则+模型识别PII（手机号、身份证号） 合规审核：调用内容审核API（如火山引擎、阿里云绿网） 幻觉检测：RAG场景下对比检索片段，计算语义相似度；关键事实要求模型提供引用来源 四、异常处理与降级 try: result = parse_and_validate(raw_output) except FormatError: result = retry_with_stricter_prompt() # 重试 except ValidationErro…
学习内容与项目面试，在同一条路上。