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AI面试题：如何评估RAG的效果？
AI 面试高频易错点！“如何评估 RAG 效果” 不仅难倒新手，连有项目经验的从业者也易踩坑。文章跳出单一技术指标，从技术侧（检索、关系链、生成）和产品侧（覆盖范围、准确率、效率）双维度拆解评估体系，结合 HealthBench 案例揭秘完整评测闭环，还纠正了向量库是 RAG 必需品的认知误区，助你面试降维打击。
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AI帮你做用户研究？这两大场景超实用！
从“人海战术”到AI智能分拣，用户研究正经历效率革命。短文本自动分类、长访谈深度洞察——大模型如何化身研究员的“临时工”与“超级管家”，在保障专业判断的同时，释放人力聚焦高价值决策？
深度解析在构建知识库中使用RAG的细节
RAG流程虽看似简单，但其效果上限取决于知识库的质量与结构化程度。本文重点剖析了“录入”这一基础且易被忽视的环节，涵盖数据源选择、知识结构化录入、内容清洗、知识分块、向量化等方面，助您构建稳固可靠的知识库。
Agentic RAG：从“被动找答案”到“主动解难题”
你有没有过这样的体验？
想解决一个复杂问题，却要在一堆资料里翻来翻去，最后得到的答案还不全面；或者咨询客服时，机器人只会机械回复，解决不了实际问题？如今，一...
RAG观止系列（四）：看完这一篇，切片再无疑问
RAG 落地过程中，文档切分这一关键环节常被忽视，导致效果不佳。本文将揭秘 RAG 文本切分的奥义，从原理到策略再到实战，重新定义“正确的切分”，提供关键策略及避坑指南，助您提升 RAG 系统的效果。
RAG观止系列（三）：为什么 90% 的坑都踩在检索环节上？
在 RAG 应用的落地过程中，检索环节往往是决定成败的关键。数据量庞大、语义复杂、场景多变，使得 90% 的问题都集中在这一环节。本文将深入剖析这些“坑”，并探讨如何构建更稳健的检索体系。
RAG：从通用助手到垂直专家的智能跃迁
通用大模型的能力令人惊叹，但在实际应用中，用户往往需要更精准的垂直支持。RAG（检索增强生成）正是这种跃迁的关键，它让智能助手从“万能回答”走向“专业解答”，为行业应用打开了新的可能性。
RAG观止系列（二）：一文说清重排的作用与落地细节
在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，“重排”常被视为提升效果的关键一环，却也常因其技术门槛和实现复杂度而被忽视。本文将以通俗易懂的方式，系统梳理重排的作用机制、常见策略与落地实践，帮助你在构建RAG系统时做出更具针对性的设计与优化。
用知识图谱+RAG驾驭长文本文档（政策/法规等）智能问答
长文档智能问答的难点，不在于“读不懂”，而在于“答不准”。尤其在政策、法规等结构复杂、语义密集的文本中，传统检索与生成方式常常力不从心。本文将拆解知识图谱与RAG的协同机制，探索如何构建可控、可解释、可扩展的问答系统，真正实现“理解”与“应答”的双重跃迁。
知识图谱+RAG：颠覆能源效率问答的技术突围，75%准确率背后藏着3大关键逻辑
在能源效率问答这一复杂场景中，传统检索方式早已力不从心。本文聚焦“知识图谱+RAG”这一新兴技术组合，揭示其如何在75%准确率背后实现突破，并拆解三大关键逻辑，为能源行业的智能化升级提供技术参考与战略启示。
AI产品经理必须掌握的RAG战略价值与落地路线图
通用大语言模型（LLM）的出现开启了应用智能化的新篇章，但其在企业级应用中面临着两大固有困境：一是知识的滞后性，模型基于训练截止日期固化了知识，无法应对瞬息万变的业务需求，形成了难以避免的“知识时滞”；二是可靠性缺失，即业内广为人知的“幻觉”现象。对于追求高精度、高可信赖性的AI产品经理而言，知识过时和不可信任性是产品从概念验证走向大规模落地的最大战略障碍。
AI训练师必须了解的-RAG检索增强项目
在AI应用日益深入的今天，RAG（Retrieval-Augmented Generation）正成为提升模型实用性的关键技术。本文将从AI训练师的视角出发，系统拆解RAG的核心机制、应用场景与训练要点，帮助你在构建高质量智能体时少走弯路、精准发力。
