RAG 是什么？为什么知识库问答离不开检索
RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，中文常叫检索增强生成。它的核心不是让模型记住所有资料，而是在回答前先从外部知识库找相关内容，再让大模型基于这些内容生成答案。 它解决的是什么问题 普通大模型只依赖训练时学到的知识和当前输入，遇到公司制度、产品文档、合同条款、最...
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知识库问答
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重排序（Reranker）是什么？为什么知识库“明明搜到了”却还是答不准
重排序（Reranker）是检索系统里负责“二次挑选结果”的那一层。它通常出现在初步召回之后，用来把一批“看起来都像相关”的片段重新排一遍顺序，尽量把真正最相关的内容顶到前面。很多知识库系统不是没搜到，而是搜到后排错了，模型最后吃到的是次优材料，这时就轮到 Reranker 发挥作用。 它和 Emb...
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上传 PDF 后为什么 AI 还是会答错？问题通常不在模型，而在 OCR、版面和切块
上传 PDF 后 AI 还是答错，问题往往不在模型会不会读，而在它拿到的根本不是你以为的那份“干净文本”。PDF 对机器来说常常只是一个排版容器，里面可能有扫描图片、双栏布局、跨页表格、页眉页脚和错乱阅读顺序。前面解析歪了，后面回答再努力也只能在歪材料上发挥。 PDF 问答最容易卡在前面这三层 - ...
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知识库问答为什么总是答非所问？通常是切块、召回和上下文拼接出了问题
知识库问答答非所问，十有八九不是模型突然变笨了，而是检索链路前面就把材料喂歪了。最常见的三处问题就是切块太碎或太乱、召回结果没找准、拼进上下文的内容顺序和边界不对。模型最后只是照着你给它的材料作答，所以答案偏，不一定是生成层的问题。 先看切块是不是把语义切断了 很多知识库一上来就把文档按固定字数硬切...
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Coze 适合做智能客服吗？哪些场景值得做，哪些场景别急着上
Coze 很适合被拿来做智能客服，但前提是你说的“客服”到底是哪一种客服。要是你想解决的是常见问题回复、知识查询、表单引导、工单分流，Coze 这类平台通常很对路；但如果你指望它一上来就接管复杂售后、情绪安抚、例外判断，那就很容易失望。 说白了，Coze 最擅长的是把“有相对稳定规则的客服环节”先自...
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