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AI RAG 项目从 0 到 1 踩坑:大多数团队卡在检索质量,我整理了一套可直接复用的评估清单 + Prompt 库

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很多团队搭完RAG Demo效果不错,一上真实业务就翻车:换个说法、多版本文档、内容歧义,回答就开始胡说八道。反复调参几周依然不稳定,本质问题不在模型,而在检索质量。本文梳理RAG检索全链路的7个高频坑点,提供一套可直接上手的检索质量评估框架与分层Prompt体系,帮你从源头解决RAG落地难题。
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AI 数据公司凶猛

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今年9月,成立不到一年的 UniPat 被曝洽谈约3亿美元融资,投后估值25亿美元。硅谷的 Mercor 估值已到百亿量级。卖专家判断和评测环境的公司凶猛生长,刷榜、合成数据背书与拉黑供应商的灰色地带也在被发明。