RAG精准度从61%到89%：chunk重构与embedding迁移及rerank实践
本文记录一个基于LangChain的RAG问答系统从0.61到0.89准确率的完整优化过程。针对技术文档问答场景，通过对比5种chunk策略、测试4款embedding模型、引入rerank重排机制，最终将Top-5召回率提升28%，答案准确率提升45%。文章包含具体的参数配置、代码实现及踩坑记录，为同类RAG系统优化提供可复现的参考路径。
产品进阶录
Lv.1主要整理产品设计与管理相关的学习笔记与工程经验，内容覆盖原型和交互思考、业务流程拆解。注重把个人踩坑沉淀成可复用的方法，希望把复杂问题讲清楚、把实践步骤写完整。
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