围绕召回、切片、重排、引用和评测，把知识库系统真正做可运营。
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RAG 先死在数据，不是死在模型 很多团队把精力都花在 embedding 和 rerank 上，但真正导致线上答非所问的，通常是数据质量。 上线前的五个检查 文档切片是否破坏语义 切片长度和重叠率不应该凭感觉调。 元...
召回看起来没问题，topK 里也经常能看到正确文档，但模型最终回答还是会编。请问大家通常先排查 prompt、引用格式，还是重排策略？
RAG 调试面板，覆盖召回对比、上下文拼装回放和离线评测集管理。