RAG

RAG 问答答非所问时，优先排查检索结果，而不是立刻换更大的模型。只要召回的文档片段不对，后面的模型再强，也是在错误材料上组织答案，表现就会像“会说但没答到点”。 最简单的判断方法是把用户问题、检索到的前 5 个片段、最终答案放在一起看。如果片段里没有答案依据，问题多半出在切片、向量、关键词或重排环节。 先看召回内容是...

Claude Projects 里上传了知识库，但回答还是像没看资料，通常要从三处排查：文件是否真的放在项目知识库里，问题是否明确要求引用项目资料，以及知识库内容是否太散、太旧或命名混乱。 Anthropic 对 Projects 的说明是：项目可以拥有自己的聊天历史和知识库，用户可以上传文档、文本、代码等资料，让 C...

**什么是模型幻觉？AI大模型“说错话”的原因与解决方案全解析** 在使用大语言模型（如ChatGPT、Claude、Gemini）时，用户经常会遇到AI“自信却错误地回答”的情况。这种现象被称为“模型幻觉（AI Hallucination）”，是当前AI应用中一个重要且尚未完全解决的问题。 **一、什么是模型幻觉？** “模型幻觉”指的是AI语言模型在缺乏真实信息支撑的情况下，生成虚假的或不准确...

**什么是向量库？它与大模型的关系详解** **一、向量库是什么？** 向量库（Vector Database）是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库系统。它的核心功能是根据“相似度”进行搜索，而不是传统的关键词匹配。这些向量通常由大语言模型（LLM）或嵌入模型将文本、图像等数据转化而来。 向量是模型将信息编码成的一组高维数字表示。例如，一段文本可能被转换为一个包含 768 个维度的向量。这种表...

**什么是RAG？检索增强生成的原理与应用详解** 在大语言模型（LLM）广泛应用的今天，如何提升其输出的准确性和时效性成为关键问题。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术应运而生，旨在通过引入外部知识库，增强LLM的生成能力。本文将深入解析RAG的定义、工作原理、优势以及应用场景，帮助读者全面理解这一前沿技术。 **一、RAG的定义** RAG是...