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检索增强生成

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科技周边 · 人工智能 | 3个月前 | 人工智能 · rag · 向量数据库 · 人工智能 AI应用 RAG embedding 向量检索

RAG 答非所问怎么排查：从切块、向量到召回上下文

从 RAG 应用答非所问的现场出发，逐步检查文档切块、Embedding、向量召回、混合检索和上下文拼接，给出一套可复查的排查路径。

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科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · rag · 工程实践 · 向量数据库 · RAG 向量检索 chunk overlap MMR 证据合并

RAG 检索结果为什么重复：chunk overlap、MMR 与证据合并的排查方法

RAG 问答里反复出现相同段落，通常不是模型突然变笨，而是切块重叠、相邻片段、候选数量和证据合并共同造成的。本文用一组可复现的检索样例分层排查重复来源，再说明 MMR、多样性阈值和最终去重应该放在哪一层。

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科技周边 · 人工智能 | 2个月前 | Markdown · 人工智能 · rag · RAG markdown ast 文档切片

RAG 文档切片里的 Markdown 表格为什么会失真：用 AST 保留结构化上下文

RAG 系统把 Markdown 表格按换行或固定字符数切开后，检索结果常常只剩半行字段，模型看似答对却无法说明数据关系。本文用 Markdown AST 识别表格边界、保留表头与行上下文，再用可验收的切片结果接入向量索引。

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