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用 RAG 做了一个内部知识库，上线一周后被产品骂惨了
RAG 系统从 Demo 到上线的真实踩坑记录：语义漂移导致幻觉、4秒延迟的性能瓶颈、Embedding模型选型难题与混合检索方案。
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标签：#LLM · 清除筛选
·AI技术
RAG 工程实战：为什么你的向量数据库存了 100G 数据，问答还是拉胯
从 chunking、embedding 选型、检索策略到幻觉抑制，系统性地讲 RAG 落地中的工程实践和踩坑经验
·ai-tech
LLM 缓存不是银弹：我在生产环境踩过的坑
在客服系统实践中总结的 LLM 输入缓存策略，包含命中率优化、模型升级兼容和数据安全等真实踩坑经验。
·security
提示注入的坑：过滤字符串？你只是在自我安慰
从一次真实系统提示词泄露事件说起，分享生产环境中多层防御 prompt injection 的实际方案。
·AI工具
Claude Code 用了三个月：它不是银弹，但确实香
真实使用报告：Claude Code 在重构、测试、文档等场景的实战体验，以及那些让我差点砸键盘的坑。
·安全相关
提示注入：LLM 应用最容易被忽视的那把刀
通过真实 RAG 系统沦陷案例，详解提示注入攻击原理、间接注入的隐蔽性，以及分层防御策略与代码实现。
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