从0.63到0.89：一次RAG检索增强生成系统的调优记录
本文记录了一个企业知识库RAG系统从上线到调优的完整过程。初始版本Top-5命中率仅0.63，答案幻觉率高达22%。通过将固定长度切分改为语义+递归混合chunk策略、把embedding从text-embedding-ada-002切换到bge-large-zh-v1.5、并引入bge-reranker-large重排，最终Top-5命中率提升到0.89，幻觉率降到6%，P99延迟控制在1.4s
周末深度学习方法论
Lv.1主要整理深度学习相关的学习笔记与工程经验，内容覆盖智能体工作流设计、提示词与上下文工程。喜欢从问题、方案到复盘形成完整闭环，希望把复杂问题讲清楚、把实践步骤写完整。
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