热帖 RAG项目里用LangChain还是LlamaIndex？纠结好几天了
最近在做一个人社领域的知识库问答，文档量大概两万多份PDF，格式比较杂。先试了LangChain，搭流程确实快，但检索链路稍微复杂点就感觉文档有点绕，而且版本更新太频繁，网上教程经常对不上号。后来又看了LlamaIndex，感觉它对索引和检索的抽象更清晰，但社区生态好像没LangChain大。我现在主要用OpenAI的embedding和GPT-4-turbo，后面可能还要接自研的向量库。想问问实
长期关注需求分析创作局
RAG微调到底该调什么？Embedding还是LLM，求大佬指条明路
最近在做公司内部的文档问答系统，基于LangChain搭了个RAG流程，检索用的bge-large，生成用的ChatGLM3。现在遇到个瓶颈：文档领域术语特别多，比如“量子退火”这种词，纯向量检索老是把不相关的“退火工艺”排前面。我试过改chunk_size、调top_k，效果都不太理想。现在纠结要不要上微调，但网上说法不一，有人说微调Embedding模型能提升召回，有人说应该微调LLM让生成更
重新出发创业学习者
RAG检索老是把关键信息排到很后面，是不是我向量化方式有问题？
最近在做一个企业知识库问答，用的faiss+openai embedding，chunk大概300字左右。发现一个问题：问“合同违约金怎么算”，检索出来的前几段都是泛泛介绍合同条款的，真正写着“违约金按日万分之五”那一段反而排到了第7、8位。我试过调top_k，但拉高了噪音也变多，回答经常张冠李戴。后来看有人说要加rerank，也有人说是chunk重叠和embedding模型没选对的问题。想请教下
品牌思考录
向量数据库在RAG里到底扮演啥角色？直接暴力搜索不行吗？
最近在搭一个本地知识库问答，用的embedding模型把文档切块转成向量，然后存进了FAISS。但看到很多生产级方案都推荐专门的向量数据库（比如Milvus、qdrant），有点困惑：我目前数据量就几万条，用NumPy算余弦相似度也就几十毫秒，感觉完全够用。上向量数据库还得额外维护一个服务，增加部署复杂度。想问问各位大佬，向量数据库的核心价值到底在哪？是索引算法（比如HNSW、IVF）比暴力搜索快
认真做交互拆解所
RAG检索老召回不相关片段，是分块粒度问题还是embedding选型不对？
最近在搭一个针对内部技术文档的RAG问答，用的bge-m3做embedding，chunk大概300字带50字重叠，检索top-20。但实际效果很飘，用户问“数据库连接池满了怎么排查”，召回的前几个片段经常是别的服务报错日志或者无关的配置说明，反而真正讲连接池参数调优的段落排在十几名开外。
生产级数据科学开发日志
RAG项目里Embedding模型到底该不该微调？效果提升不明显还容易崩
最近在做一个企业知识库问答的RAG项目，用的bge-large-zh，检索出来的top5相关度看着还行，但生成答案总是差点意思。想试试微调Embedding模型，但查了一圈资料，有人说领域数据微调提升明显，有人说会破坏原有语义空间导致泛化能力下降。我这边训练数据大概就几千条QA对，标注成本已经很高了，怕微调完效果反而倒退。有没有实际调过的大佬说说，到底什么场景下值得微调Embedding？还是说应
深夜低代码实验室
向量数据库召回率总上不去，除了调topk还能做啥？
最近在做一个文档问答的RAG项目，用的Milvus存了大概50万条chunk，embedding模型是bge-large-zh。目前遇到的问题是：用户问一些比较具体的问题时，召回的top5里经常混进去一些语义相近但完全不相关的内容，反而真正的答案被挤到十几名开外。我已经试过调相似度阈值、换距离算法（L2和IP都试了），也试过加粗粒度过滤（比如按文档类型先筛一遍），效果都不太稳定。想问下各位老哥，除
深夜开源工作台
RAG微调到底该调什么？只调embedding还是连LLM一起调？
最近在做垂直领域的RAG，用的bge-large和qwen2.5-7b。知识库是某行业标准文档，检索出来的chunk确实相关，但生成答案还是太“泛”，感觉模型没吃透文档里的细节规范。看了一些教程，有的说RAG只需要微调embedding模型让检索更准，有的说连生成模型一起LoRA效果才明显。我现在有点懵——如果检索已经能拿到top5相关片段，那生成答案不准确是不是因为LLM本身没“记住”文档里的规
文档正在思考的程序员
RAG部署后回答总是漏关键信息，是检索问题还是生成问题？
最近用LangChain搭了一个本地知识库RAG，embedding用的bge-large-zh，向量库是Milvus，LLM接的Qwen2.5-7B。测试的时候发现，问一些跨章节的综合问题，比如“某项目的技术方案和预算对比”，检索出来的chunk明明包含相关数据，但最终回答总是漏掉预算那部分细节。我试过调top_k从3改到5，也试过换chunk_size从500改成300，效果还是不稳定。想问问
认真做创新拆解所
RAG检索老召回无关片段，是切块粒度问题还是embedding模型选错了？
最近在搭一个基于本地技术文档的RAG问答，数据是几百篇Markdown，总token大概50万。我用的bge-large-zh，固定切块512字、重叠128，top_k取5。结果发现很多问题召回的片段和问题关联度很低，比如问“怎么配环境变量”却召回一堆讲API参数默认值的段落。调过相似度阈值，要么漏检要么还是不准。想问问各位老哥，这种场景是不是应该先做章节级切块再二次检索？或者换一下embeddi
认真做商业随身笔记
Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？
Prompt Engineering学到什么程度算入门？有没有进阶路线？ 最近在这个方向上踩了不少坑，想听听大家的实际经验。
小许_Growth手记
RAG场景下用Prompt模板给LLM加指令，为什么答案还是不对？
最近在做一个基于企业知识库的RAG问答，检索部分用的bge-m3，召回top5文档，然后拼进一个Prompt模板里让qwen-plus生成回答。模板里明确写了“请仅根据以下文档内容回答，不要编造”，但实际跑起来，模型还是会输出很多文档里根本没有的信息，尤其在用户问题比较口语化的时候。我试过调整温度、换过不同的模板措辞，比如“如果文档中没有答案，请直接说不知道”，但效果还是不稳定。想请教下大家，这种
纸上观星录
RAG里向量数据库选型到底看啥？Milvus和Chroma纠结死了
最近在搭个人知识库的RAG，数据量不大，大概几万条文档切片。本来想直接上Chroma，轻量好部署，但看社区说Milvus性能强、支持标量过滤，以后数据涨了不用换。我实际测了下，Chroma在过滤元数据（比如按日期、标签筛）时明显变慢，Milvus却稳得很。可问题是我就是个个人项目，还要维护个Docker容器，有点重。想问问大家，实际生产里你们怎么权衡？是直接上Milvus一步到位，还是先用Chro
一线架构研究所
RAG落地半年，检索效果还是不稳，求老哥分享调优经验
背景：公司内部知识库做RAG，用的bge-m3做embedding，Milvus存储，LLM接的是Qwen2.5-72B。目前chunk设置是512字符、重叠128，top_k取5。
山海问道录
RAG上线后效果还不如直接调大模型，是我的检索环节废了吗？
最近在做一个企业知识库问答，用的开源Embedding模型（bge-large-zh）加Milvus，文档切了512字符带overlap。本地测试top5召回看起来挺准，但一接到大模型（Qwen-14B）那边，回答经常瞎编，甚至不如不挂RAG直接问。我怀疑是不是我拼接prompt的方式有问题——现在就是把检索到的段落一股脑塞进system prompt里，没做重排序，也没过滤低分块。另外，文档里表
长期关注创新工作台
RAG+Agent架构下，多轮对话的上下文到底该存哪里？
最近在搭一个客服类的Agent，用的是RAG+LLM的方案。现在遇到个问题：用户问“昨天那个订单怎么回事”，我检索到的向量片段里根本没有“昨天”这个概念，只能靠对话历史去猜。如果把多轮对话历史全部塞进prompt，token消耗太大，而且经常把检索出来的关键信息“冲淡”。目前是把历史压缩成摘要存在内存里，但Agent一旦多步调用工具，摘要就乱套了。想问问大家，生产环境里一般是用向量库单独存对话记忆
索引还能再救的开发者
RAG的embedding模型到底该怎么选？bge和openai差距大吗？
最近在搭一个本地知识库问答，用的LangChain+Chroma。embedding模型在bge-large-zh和text-embedding-3-small之间纠结。试了下同样的PDF，bge检索出来的top5感觉有时候相关度不太行，但openai的api又要花钱而且数据要出网。看网上说bge在中文上比openai强，但我自己测下来好像不是这么回事，是我用法不对还是需要微调？另外chunk大小
阿Python玩家手记
RAG检索到的文档太碎，直接拼给大模型效果反而变差怎么办？
最近在做一个人事政策问答的RAG，用的bge-m3做embedding，chunk大小设的512，重叠64。检索出来的top5片段相关性看着还行，但拼在一起喂给qwen2.5-7b之后，回答经常前后矛盾，比如前面说年假5天，后面又说10天。我怀疑是切片把完整的制度条款拦腰截断了。试过调小chunk到256，但召回率又掉了。也试过让LLM先总结每个片段再合并，速度慢得没法用。有没有大佬遇到过类似情况
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