热帖 RAG检索出来的内容明明相关，为什么生成答案还是答非所问？
最近在做一个企业知识库的RAG demo，用的是bge-m3做embedding，向量库用的Milvus，top_k设的5。检索阶段看返回的chunk跟query相似度挺高的，但丢给LLM之后生成的答案经常跑偏，要么答非所问，要么把几个文档的内容混在一起编。试过调top_k和加rerank，效果不太稳定。想问下大家，这种情况一般是检索的问题还是生成的问题？有没有什么排查思路或者常用的优化手段？
企业级NLP应用札记
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，向量库用的Milvus，embedding是bge-large-zh，检索top5基本都能召回相关段落。但发现一个很头疼的问题：明明检索到的chunk里写得很清楚，LLM（用的Qwen）回答时还是会自己编，甚至把几个文档的内容混在一起说。试过调prompt让它“只根据上下文回答”，效果一般。也试过把temperature降到0.1，还是会胡诌。想问下大家，这种
一线自动化小站
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，用的LangChain + ChatGLM3，检索部分一开始直接用bge-large-zh，召回还行但排序不太准。看网上说可以拿业务数据微调Embedding模型提升效果，我就用大概3000条query-doc对跑了bge的finetune，loss也降得挺正常。结果换上新模型后，Top5召回率反而掉了快10个点，有些原来能召回的现在都找不到了。是我数据构造有问题还是训
飞鸟偶尔重构
RAG检索到的文档块太碎，答案总拼不全，大家怎么处理的？
最近在做一个基于RAG的文档问答小工具，用的是LangChain + Chroma，embedding是bge-small。文档是公司内部的技术手册，我按512 token切块，overlap给了50。但实际用起来发现，很多问题的答案分散在好几个chunk里，检索top3经常只召回一半，模型回答就缺胳膊少腿。试过调大chunk size到1024，结果噪声又变多，召回精度下降。也想过用父文档检索或
智能体构建者
RAG检索效果时好时坏，是不是我chunk切得有问题？
最近在本地部署了一套RAG做内部文档问答，用的LangChain + BGE-large-zh + Qwen2.5-7B。实际跑起来发现一个很头疼的问题：有些问题检索得很准，但换个问法就完全找不到对应段落了。我目前是按固定512 token切chunk，overlap给了50，但文档里有不少表格和跨页的逻辑。想问下各位大佬，chunk策略到底该怎么调？是不是该上语义切分？还是说问题其实出在embe
小白Cloud
微调后的模型在RAG里反而变差了，是我的打开方式不对吗？
最近在做一个企业知识库问答，底座是Qwen2.5-7B。一开始纯RAG效果还行，但遇到专业术语和内部黑话经常答偏。于是我用LoRA拿几千条内部问答对做了微调。结果单测微调模型时回答风格确实更贴近业务了，可一接回RAG链路，检索到文档后它反而开始胡编，甚至无视上下文。试过调低temperature、换prompt模板都没用。想请教下大家：RAG场景下微调到底该怎么做才不打架？是我微调数据里混了太多通
缓存拒绝内耗观察员
RAG做多轮对话时，历史检索结果要不要拼进下一次query里？
最近在做一个基于RAG的客服Agent，发现多轮对话场景下效果很差。比如用户先问“退换货政策是什么”，我检索到了相关文档；接着用户问“那运费谁出”，这时候检索就完全跑偏了，召回的都是不相关的物流文档。我试过把上一轮的检索结果拼到当前query里，结果又引入了噪音，模型开始答非所问。想请教一下大家，多轮RAG到底该怎么处理历史上下文和检索的关系？是每轮都重新检索，还是维护一个对话级的向量摘要？有没有
保持好奇网络学习者
RAG 检索结果总被无关文本干扰，重排序后效果还是不行怎么办？
最近在做一个垂直领域的知识库问答，用的是经典的 RAG 流程：PDF 切块（按段落，大概 200-300 token）→ embedding（bge-m3）→ 向量检索（top 20）→ bge-reranker 重排取前 5 喂给 LLM。但发现一个很头疼的问题：很多情况下，正确答案明明在库里，但召回的 top 20 里只有一两段是真正相关的，其余全是那种“提了一嘴关键词但实际在讲别的事”的段落
运维频道
RAG里向量数据库到底怎么选？Milvus还是Chroma，头秃了
最近在搭一个个人知识库的RAG小项目，文档量不大，大概几万条切分后的chunk。一开始图省事用了Chroma，本地跑起来确实快，但看不少人说生产环境得上Milvus或者Qdrant。我有点迷茫：我现在就是自己用，几十万的向量量级，Chroma是不是够用了？还是说性能差距真的很明显？另外，Milvus部署起来好像挺重的，要起docker compose，还有etcd那些，不太确定值不值得为一个个人项
一线低代码研究所
RAG项目里AI编程助手生成的解析代码总翻车，是我提示词写错了吗？
最近在做一个基于内部知识库的RAG问答应用，数据源是几百份混合格式的PDF和Word文档，有扫描件也有带目录的电子版。为了让AI编程工具（用的某款热门IDE插件）帮我写文档解析和切分的逻辑，我在提示词里详细描述了表格结构、页眉页脚处理，甚至给了示例代码片段。但生成出来的代码一跑就崩，不是漏掉跨页表格，就是把合并单元格拆得乱七八糟。我怀疑是自己给的上下文不够具体，还是这类工具本身就不适合处理这种非结
持续研究需求分析灵感仓库
RAG召回精度上不去，是切分粒度问题还是embedding模型选型不对？
最近在做企业知识库问答，用的faiss+openai embedding，chunk按256字符切、overlap设了32。测试集上recall@5只有60%出头，很多明显相关的段落没召回来。试过调小chunk到128，反而丢了上下文语义。也试过换bge-m3，效果提升不明显。现在怀疑是不是混合检索（BM25+向量）才是出路，或者干脆上rerank？但看了一圈方案，感觉每步都有优化空间，不知道优先
深度学习落地指南
RAG落地时Embedding模型到底该怎么选？BGE和OpenAI差距大吗？
最近在做公司内部的RAG知识库，用的LangChain+Chroma。文档主要是产品手册和FAQ，中文为主。现在卡在Embedding选型上：本地用BGE-large-zh吧，跑起来慢，还得自己维护模型服务；直接用OpenAI的text-embedding-ada-002，效果确实好，但数据要传到国外API，合规上过不去。我想问下有没有做过实际对比的朋友，BGE-large和ada在检索准确率上到
暮色远航集
RAG里Agent多轮查询后上下文爆炸，大家都是怎么处理的？
最近在做一个基于RAG的问答Agent，用的LangGraph+向量库。单轮查询效果还行，但一旦用户连续追问，比如先问“A公司财报”，再问“他们的毛利率呢”，我就得把历史query和当前query一起塞给检索器。结果发现两个问题：一是塞太多历史，检索出来的chunk相关性明显下降；二是LLM的context窗口被历史记录和检索结果挤爆，回答反而变蠢。试过只保留最近一轮，但有些指代又丢了。想问下各位
企业级RAG案例库
RAG里给LLM的prompt到底该写多细？我快调吐了
最近在做一个基于本地知识库的问答机器人，用的Embedding+向量库+LLM（Qwen）这套标准RAG流程。现在卡在生成答案的prompt上，怎么调都不对劲。
云端树懒收集工具
RAG检索老是把关键信息截断，是不是chunk切法有问题？
最近在用LangChain搭一个本地知识库问答，文档是些技术手册，PDF转出来的。我按固定长度500字符切chunk，overlap设了50，检索效果一直不太行。比如问“如何配置SSL证书”，检索出来的chunk经常只覆盖到“如何配置”，证书部分被切到下一个块去了，导致LLM回答不完整。
小林LinuxLab
RAG召回效果差，是不是我分块方式有问题？求大佬指点
最近在用LangChain搭一个本地知识库问答，文档主要是产品手册和操作指南，格式比较杂，有PDF也有Word。我目前用的是固定chunk_size=500，overlap=50，Embedding用的bge-large-zh，检索用的faiss。但实际测试下来，用户问“怎么重置密码”这种问题，召回来的片段经常是讲权限配置的，或者把两个无关步骤硬切到一起，回答就很容易胡编。我自己也试过按段落分，但
小苏_Design手记
RAG里做Prompt工程，到底该把精力花在system还是query改写上？
最近在搭一个基于企业内部文档的问答RAG，用的LangChain+OpenAI。现在困惑的点是：我把检索回来的chunk拼进prompt后，发现模型经常被一些“看似相关但其实是背景介绍”的段落带偏，回答不够聚焦。我试过在system里加“严格基于给定文本回答，不要联想”，效果有一点但不多；也试过在query端加一些意图改写，比如把口语问题转成几个关键词的检索式，召回是准了，但生成质量还是不稳定。想
阿哲_Geek
RAG检索老召回无关片段，rerank也救不回来，是分块太小还是embedding该换了？
最近在做个人知识库的RAG，用的bge-m3+faiss，chunk大概200字带50字overlap。现在的问题是：查一个具体操作步骤（比如“如何配置nginx的gzip”），召回的前20个片段里总混进大量“背景介绍”或“参数列表”之类的泛泛内容，真正讲步骤的片段排得很靠后。我试过调top_k、加rerank（用的bge-reranker-base），效果有提升但没质变。怀疑是不是分块粒度不够语
实战派Prompt案例库
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