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如何设计一个高质量RAG系统?
- 用户提问时,用同样的 embedding 模型把问题转为向量,检索最相似的 chunk,交给 LLM 生成回答。当前项目进度: 基础 RAG + 混合检索(向量+BM25) + RRF融合 + Agent 问答。: 擅长"精确关键词匹配" -- "qwen3.5" 精确匹配包含该词的文档。k 通常取 60,作用是降低排名差异的影响(第1名和第2名的差距不要太大)。: 擅长"语义相近但用词不同"
到底了







