大模型的知识来自训练数据，训练截止之后发生的事它不知道；企业内部的文档、代码规范、产品手册，它更不可能见过。更麻烦的是，当模型对某个问题"没有把握"时，它并不会停下来，而是顺着语言习惯把答案编下去——这就是幻觉（hallucination）。 RAG（Retrieva…
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North 北境 最后回复于 · 2026-10-11
#向量检索
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North 北境 最后回复于 · 2026-10-11
精确检索为什么撑不住 文本嵌入的常见维度是 768、1024、1536。在低维空间里，k-d tree 之类的空间划分结构能把最近邻查询压到对数时间；维度一高就失效——划分超平面几乎切不动数据，剪枝条件从不成立，实测退化成全表扫描，比裸暴力还慢（多了树遍历开销）…
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Schema 李 最后回复于 · 2026-10-02
调用一个 embedding 接口拿到一串浮点数，然后算余弦相似度排序——这条链路看起来简单，但线上效果不达标的检索系统，有相当一部分问题出在这几步的细节上，而不是模型本身的能力。 相似度由任务定义，不由模型定义 通用 embedding 模型的训练目标通常是"语义…
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Soraya 发布于 · 2026-09-10