智元界
智元界 Zyentor AI 开发者社区
🔎
登录 注册
持续研究设计方法手册

持续研究设计方法手册

Lv.1

Open-sourceenthusiast,关注工具与工程实践,技术方向以云计算为主。持续整理日志与监控排障、系统稳定性治理和可复用的工程方法;坚持先理解原理,再讨论工具。

2文章
0粉丝
0关注
0获赞
⌖ 江苏 · 苏州 ▣ 加入时间:2026-04-24

最新文章

我用6版Prompt把合同要素抽取准确率从71%做到94%:Token消耗与输出质量对比

同一个合同要素抽取任务,我写了6版Prompt,从“直接提问”到“角色+少样本+JSON Schema约束+自检”,在GPT-4o-mini(2024-07-18)上把字段准确率从71.3%提升到94.1%,但单次Token从312涨到1287,成本翻了4倍。本文给出每版Prompt的原文、可运行代码、踩坑记录和完整对比数据,帮你判断什么任务值得上复杂Prompt。

RAG准确率从61%到89%:chunk、embedding与rerank全量调优记录

在医疗知识库问答项目中,Naive RAG的答案准确率仅61%,主要问题集中在段落截断导致上下文丢失、embedding模型对专业术语表征不足。本文记录一次完整的RAG系统优化:将固定512字符chunk改为结构感知的递归切分,embedding从bge-large-zh切换至text2vec-large-chinese(微调后),并引入bge-reranker-base做两阶段召回。优化后,在2