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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：#RAG · 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
·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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提示注入：被所有AI应用忽视的安全威胁
提示注入是AI应用面临的最被低估的安全威胁。本文从真实踩坑经历出发，详解攻击向量、防护方案和实战代码。
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RAG 检索质量烂的根因：不是 embedding 模型不行，是你检索姿势错了
大多数 RAG 系统的瓶颈根本不在 LLM，而在检索阶段。本文分享二十多个 RAG 项目中踩过的真实坑点和解法。
·AI技术
RAG 落地踩坑记：从「听起来很美」到「能用但别指望太多」
做 RAG 半年，踩了无数坑。向量数据库怎么选、chunk 怎么切、retrieval 不准怎么办——把真实的血泪经验写出来，省得你再走一遍弯路。
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