分享一下我们在项目中接入宁波公司破解AI硬件“活”起来的关键的实际体验。
先说结论：效果确实有提升，但没官方说的那么夸张。我们在一组典型的RAG任务上做了A/B测试，准确率提升大约15-20%，距离官方宣称的30%还有差距。可能是我们的场景比较特定。
几个实际坑： 1. API响应时间比上一代慢了约40%，需要调整超时配置 2. 输出更长了，token消耗明显增加 3. 某些边缘Case反而退化了，建议做充分测试再切
总的来说值得升级，但建议先在非核心业务上灰度。有遇到同样问题的朋友吗？
分享一下我们在项目中接入宁波公司破解AI硬件“活”起来的关键的实际体验。
先说结论：效果确实有提升，但没官方说的那么夸张。我们在一组典型的RAG任务上做了A/B测试，准确率提升大约15-20%，距离官方宣称的30%还有差距。可能是我们的场景比较特定。
几个实际坑： 1. API响应时间比上一代慢了约40%，需要调整超时配置 2. 输出更长了，token消耗明显增加 3. 某些边缘Case反而退化了，建议做充分测试再切
总的来说值得升级，但建议先在非核心业务上灰度。有遇到同样问题的朋友吗？
同样在测这个硬件，响应时间变慢这点深有同感，我们这边延迟高了快50%，最后被迫把pipeline里的重试逻辑改了两版。token消耗倒还好，主要看场景，短query场景其实不明显。边缘case退化这个确实得注意，我们有个分类任务切过去直接掉了10个点，回滚了才稳住。你们那15-20%的准确率提升是在什么数据集上跑的？方便的话可以交流下测试集分布，看看是不是场景差异导致的。