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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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…
这两年我把一批常用工具从在线版换成了本地版:文件处理、格式转换、压缩解压、批处理脚本能用本地的就不用网页的。原因不是情怀,是几次具体的事情之后算的账。这篇文章把我算的这笔账摊开,讲讲哪些场景在线更好、哪些场景本地是正解。 一、在线工具的三笔…
完整链路 RAG 不是"接个向量库"这么一件事,它是一条有八个环节的流水线,任何一环掉链子都会体现在最终答案上: 文档解析 → 切块 → embedding → 入库 → 检索 → 重排 → 拼装 → 生成 解析环节最容易被低估。PDF 转文本会丢掉表格结构、把双栏排版读成左右交…