RAG问答延迟降低42%：chunk重构与bge-reranker重排实践
线上RAG系统在2000份PDF知识库上问答准确率仅61%，Top-5召回命中率78%但答案幻觉严重。通过将固定512字符chunk改为语义段落+滑动窗口（chunk_size=384, overlap=64），Embedding从text2vec-large切换至bge-large-zh-v1.5，并引入bge-reranker-base二次重排，最终准确率提升至87%，首token延迟从1.8
认真做体验路线图
Lv.1关注用户体验，长期记录界面设计方法、交互逻辑与体验细节和从需求到交付的完整过程。相信长期积累胜过短期追热点，希望用清晰的方法帮助产品与业务更高效地落地。
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