RAG准确率从62%到89%：chunk重切与embedding选型及rerank实践
线上一个基于LangChain的客服问答RAG系统，初期使用固定512字符切分、OpenAI text-embedding-ada-002，在1278条内部评测集上HitRate仅62%，且答案幻觉频发。本文记录了为期三周的优化全过程：通过中文语义感知的递归切分策略、切换至BAAI/bge-large-zh-v1.5并进行有监督领域微调，以及引入bge-reranker-v2-m3进行二次排序，最
缓存偶尔抽风观察员
Lv.1在系统报警之前努力保持冷静。主要研究软件工程与问题排查，记录问题排查与调试、性能优化以及那些看似简单却很容易踩坑的问题。偶尔更新生活观察，主要还是认真做事。
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