热帖 RAG检索效果时好时坏，是我的chunk策略有问题吗？
最近在做一个内部文档问答的RAG系统，用的是bge-m3做embedding，向量库选的Qdrant。文档主要是PDF和Word，我按固定512 token切块，overlap设了50。但实际测试发现，有些问题明明文档里有明确答案，检索出来的top3却完全不相关，换个问法又能命中。我在想是不是chunk切得太粗暴了，把上下文切断了？还是说应该上语义分块或者加个rerank？有没有踩过类似坑的老哥指
认真成长前端修炼册
热帖 RAG做多轮对话时，历史上下文到底该怎么塞进检索里？
最近在做一个客服场景的RAG Agent，单轮问答效果还行，但一到多轮就崩。比如用户先问“你们的退款政策是什么”，接着问“那超过7天还能退吗”，第二句检索出来的文档完全跑偏。我试过把历史对话拼成query再去检索，但发现长对话时噪声太大，检索质量反而下降。也试过只保留最近两轮，但遇到指代消解又不够用。想问问大家在实际项目里是怎么处理多轮RAG的上下文注入的？有没有比较稳的工程方案，还是说得上que
一线架构研究所
RAG检索出来的内容太长，Prompt里塞不下怎么办？
最近在做一个基于知识库的问答demo，用的是LangChain + 向量库的方案。遇到一个问题：检索top3出来的chunk拼起来有时候超过3000字，加上system prompt和用户问题直接超模型上下文了。试过调小chunk size，但召回质量明显下降，有些答案被切碎了。也试过只取top1，但经常漏掉关键信息。想问问大家一般怎么处理这种情况？是做什么重排序还是压缩？有没有比较实用的prom
文档暂时正常的程序员
RAG项目里用AI编程工具生成代码，检索效果总不理想怎么办？
最近在做一个基于RAG的企业知识库问答项目，用Cursor和Copilot辅助写代码。发现一个挺困惑的点：让AI帮我生成检索模块的代码时，它给的实现看着都挺规范，比如向量检索、chunk切分、rerank这些流程都有，但实际跑起来召回效果就是不太好，经常答非所问。我自己调了embedding模型和top_k，改善有限。想问问大家，用AI编程工具生成RAG相关代码时，是不是有些坑它默认就埋进去了？比
一只蜗牛认真测试
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够
LoRA微调到底需要多少数据？我准备了500条感觉还是不够 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
一路升级代码修炼册
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？
向量数据库选Milvus还是Qdrant？各自有什么坑？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
云端筑梦录
RAG 场景下微调 embedding 模型，效果反而变差了是怎么回事？
最近在做一个企业知识库问答，基础流程是 bge-m3 + 向量召回 + rerank + LLM。因为业务语料里有很多内部缩写和黑话，通用 embedding 召回率一直不太行，就想着用 LoRA 微调一下 embedding 模型。构造了大概 8000 条 query-passage 正样本，负样本用 in-batch 随机采的，跑了几个 epoch，loss 降得挺正常。但上线后发现问题：微调
认真成长设计学习者
LangChain做RAG检索时，向量库返回的相似度分数到底怎么用才合理？
最近在用LangChain + Chroma搭一个RAG问答系统，文档量大概几千条。检索时发现similarity_search_with_score返回的分数范围很奇怪，有时候0.2分的内容看起来相关，有时候0.8分的反而答非所问。我试过卡阈值0.5，但效果很不稳定，要么召回太少，要么塞一堆噪声给LLM，回答质量反而下降。想问问大家在实际项目里是怎么处理这个相似度分数的？是直接top-k固定数量
认真成长增长成长记
向量数据库选型求助，Milvus和Chroma到底该怎么选？
最近在做一个个人知识库的RAG项目，文档量大概几千到几万这个级别，用的LangChain框架。一开始图省事直接上了Chroma，本地跑确实方便，但数据一多感觉检索速度明显下降，而且持久化那块总有点不放心。后来看网上很多人推荐Milvus，说性能和扩展性更好，但部署起来好像要Docker甚至K8s，对我这种单机开发来说是不是有点重了？想问问大家实际项目中是怎么选的，有没有那种介于两者之间的方案？顺便
南窗读书集
RAG里到底该怎么写Prompt才不让模型瞎编？试了好几种模板都不行
最近在做一个企业知识库的RAG问答，用的LangChain + GPT-4。检索部分召回率还行，top3基本能命中相关文档片段，但生成阶段总是出问题。我试过在Prompt里写“请仅根据以下上下文回答，不要编造”，也试过加few-shot示例，但模型还是会自己加戏，比如把两个文档的内容拼在一起说，或者上下文里没有的参数它自己填一个。有时候上下文明明有答案，它却回答“根据提供的信息无法确定”。想问问大
移动开发笔记
RAG做多轮对话时，历史检索结果该怎么处理才不崩？
最近在做一个基于RAG的文档问答小项目，单轮问答效果还行，但一涉及多轮就出问题。比如用户先问“A方案的成本”，再问“那B方案呢”，系统经常把上一轮的检索结果也混进这一轮的context里，导致回答又乱又长。我试过把历史对话拼进query重新检索，但有时候会带偏语义。看网上有人用query改写+独立检索，也有人直接拼对话历史，但都没说清楚什么场景用哪种。想问问各位实际落地时都是怎么处理多轮检索的？有
深夜云原生笔记
RAG 检索回来的 chunk 要不要做重排序？感觉效果提升不明显啊
最近在做一个基于 LangChain + FAISS 的 RAG 问答 demo，文档大概几千页。检索用向量相似度 top-k=5，但发现召回的 chunk 经常有重复内容或者不太相关的段落，回答质量忽好忽坏。看网上说加一个 bge-reranker 做重排序会好很多，但我试了一下好像提升也就那样，有时候反而把原来对的排后面了。想问问大家实际项目里重排序这一步到底值不值得加？是模型选得不对还是我
长期关注解决方案观察室
RAG做多轮对话时，历史检索结果要不要拼进下一次query里？
最近在做一个客服场景的RAG Agent，用户会连续追问，比如先问“退货政策是什么”，接着问“那生鲜类也适用吗”。我现在的做法是每次把完整对话历史拼成query去检索，但发现检索出来的文档越来越偏，有时候会把第一轮的无关文档也带出来。试过只保留最近两轮，又容易丢上下文。想问问大家，多轮RAG里query到底该怎么构造？历史检索结果要不要一起塞进去？还是说应该用LLM先改写query再检索？有点绕晕
长期关注创新工作台
RAG检索出来的内容明明是对的，但大模型回答时总爱自己编，怎么破？
最近在本地部署了一套RAG系统，向量库用的是Chroma，embedding是bge-small，生成模型是Qwen2.5-7B-Instruct的GGUF量化版，用llama.cpp跑的。检索阶段top3的片段人工看了确实包含正确答案，但模型经常忽略这些上下文，自己编一个看似合理但错误的回答。试过调temperature=0.1、在prompt里强调“仅根据以下内容回答”，效果都不稳定。想问下各
微光独行记
RAG检索到的文档块总是答非所问，是不是分块策略有问题？
最近在用LangChain + Chroma搭一个本地知识库问答，文档是PDF技术手册，大概200多页。我按默认的RecursiveCharacterTextSplitter切块，chunk_size设的500，overlap 50。但实际提问时，检索出来的片段经常跟问题只沾一点边，甚至把不同章节的内容混在一起，导致LLM回答要么跑偏要么胡编。试过调大chunk_size到1000，结果噪音更多了
周末运维小站
RAG检索出来的内容明明相关，但LLM回答还是胡编，问题出在哪？
最近在做一个企业文档问答的RAG系统，用的是bge-m3做embedding，Milvus做向量库，top-k设的5。检索阶段我看召回的内容跟问题确实相关，但丢给Qwen2.5-7B生成后，模型经常忽略检索到的内容，按自己训练时的知识瞎答，甚至编造一些文档里根本没有的数字。试过在prompt里加“请严格根据以下上下文回答”，效果也不稳定。想问下各位，这种情况一般怎么排查？是rerank的问题，还是
向内求解低代码学习者
RAG检索效果忽好忽坏，是embedding模型的问题吗？
最近在用LangChain + Chroma搭一个本地知识库，文档主要是PDF技术手册，大概2000多页。切块用的RecursiveCharacterTextSplitter，chunk_size=500，overlap=50。embedding用的bge-large-zh，检索top_k=5。测试的时候发现有些问题明明文档里有答案，但就是检索不到对应的chunk，换个问法又能搜到。也试过调大to
长期关注解决方案随身笔记
RAG 检索回来的 chunk 太长，直接塞进 LLM 效果很差，大家一般怎么处理？
最近在搭一个本地知识库问答，用的是 LangChain + BGE + ChatGLM。文档切成了 512 token 的 chunk，检索 top3 拼进 prompt。但发现有些 chunk 里一半是无关内容，模型容易被带偏，答非所问。试过调小 chunk size 到 256，结果上下文又断了，召回也不稳定。想问问大家，检索后有没有必要做二次压缩或者重排序？还是说应该在 prompt 里加指
生产级大模型炼金室
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