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RAG 系统上线三个月后的 7 个教训
从实战角度总结 RAG 系统开发和优化过程中的 7 个关键教训，包括 Chunk 策略、Hybrid Search、Reranker 等
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标签：#RAG · 清除筛选
·AI技术
RAG系统调优的血泪史：从50%到90%准确率的进化
一个从零搭建RAG系统的开发者，分享如何从"勉强能用"优化到"真正好用"的实战经验。没有理论堆砌，全是踩坑心得。
·AI安全
提示注入攻击：你以为的"智能助手"可能是别人的"木马"
RAG系统是提示注入的重灾区，间接注入和存储型注入比你想的更常见。多层防御不是可选项，是必须项。
·AI技术
RAG 系统上线三个月后，我终于明白为什么大家都在做语义切片
从固定长度切片到语义切片的踩坑实录，分享如何提升 RAG 系统准确率
·AI技术
RAG系统从0到1：我踩过的10个真实坑
从原型到生产，RAG系统的10个关键坑：中文向量模型选择、Chunk Size调优、Hybrid Search、Prompt Injection防御、文档版本同步等实战经验。
·AI技术
RAG 系统踩坑记：从原型到生产的那些坑
去年我做了一个 RAG 系统，从原型到上线，踩了一堆坑。文档切分、向量检索、LLM 脑补答案、文档更新、成本失控，每个环节都有坑。分享实战经验，让后来人少走弯路。
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