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AI 与智能体开发 #微调#RAG

模型微调 vs RAG：成本与效果的量化对比

「我们的知识库问答准确率只有 71%，要不要做微调」 去年 11 月，业务方拿着一份评测报告来找我：客服问答准确率 71%，离可用的 85% 差得远。他们的结论是「做微调，把行业知识训进模型」。 我说先别急，让我把两条路都跑一遍再决定。这篇是三个月实测的结果，包括所有成本数字。结论先放：我们最后选了

Administrator Administrator 发布于 2026-03-25
AI 与智能体开发 #知识库#RAG

文档解析与知识库构建的工程实践

8.6 万份文档，Tika 抽出来的表格全是乱码 去年底接了个企业知识库的项目，要把公司十年积累的技术文档、产品手册、标书、合同模板全部灌进 RAG。总量 8.6 万份，PDF 占 45%，Word 30%，Excel 15%，剩下是 PPT 和 HTML。 第一版我图省事，直接用 Apache T

Administrator Administrator 发布于 2025-02-19
AI 与智能体开发 #大模型#RAG#AI

AI 应用开发：大模型与 RAG 实战

AI 应用开发：大模型与 RAG 实战 随着大语言模型（LLM）的快速发展，构建 AI 应用变得越来越容易。检索增强生成（RAG）是提升大模型回答质量的关键技术。 什么是 RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合了信息检索与文本生成的优势： 从外部知识库中

Administrator Administrator 发布于 2024-08-22
AI 与智能体开发 #RAG#优化

RAG 效果优化实战：切分、召回、重排三板斧

我们的内部知识库 RAG 上线第一周，产品拿了个真实问题测试："年假怎么休？"模型一本正经地答了去年的旧政策。查下来，召回的文档里既有新政策也有旧政策，模型没分清哪个是现行有效的。RAG 的难点从来不在"接上模型"，而在"召回准不准、排得对不对"。 第一板斧：切分策略 最初按固定 500 字符硬切，

Administrator Administrator 发布于 2024-06-04
AI 与智能体开发 #SpringAI#RAG

Spring AI Advisor 机制与 RAG 管道搭建

用 Spring AI（1.0 GA 稳定版）做 RAG，最早我是在业务代码里手写"先检索、拼 prompt、再调模型"三段式。逻辑散落、难复用、难插拔。后来发现 Spring AI 的 Advisor 机制就是为这事设计的——把"检索增强"做成可串联的拦截器。 Advisor 是什么：请求响应之间

Administrator Administrator 发布于 2024-05-19
AI 与智能体开发 #RAG#架构

RAG 检索增强生成的 Java 实现方案

给内部文档做个能问答的机器人 公司几百份技术文档散在 Wiki，搜起来费劲——关键词搜只能匹配字面，问"怎么处理订单超时"搜不到"订单 30 分钟未支付自动关单"的那段。我想用 RAG（检索增强生成）做个问答，让模型"先查资料再回答"。2023 年初这套链路在 Java 侧得自己拼，没有现成框架，正

Administrator Administrator 发布于 2023-03-15