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原创 评测体系怎么做:离线回归集 + 在线指标 + 发布门禁(含最小评测脚手架)
摘要: 大模型项目常因缺乏评测体系导致迭代困难。本文提出三步落地方案:1)离线回归集(固定样本评测质量);2)在线指标(监控延迟、错误率等体验与成本);3)发布门禁(阈值控制与回滚机制)。重点建议:评测集从50条核心样本起步,按业务扩展;指标需拆解为可操作项(如关键点覆盖率、工具调用成功率);线上日志需记录模型版本、Prompt版本等归因字段。附最小代码脚手架,支持统一调用与自动化评测。核心原则:先实现可重复对比,再逐步优化自动化。
2026-01-08 15:53:56
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原创 长上下文 vs RAG:如何做工程选型(成本/延迟/质量决策表+最小评测脚手架)
摘要:本文探讨了长上下文窗口与RAG(检索增强生成)在工程应用中的选择策略。长上下文虽然能容纳更多信息,但会线性增加成本和延迟,并可能导致信息丢失。RAG则更适合大规模语料和高频调用场景。文章提供了选型决策对照表,成本与延迟的估算方法,以及最小评测脚手架,建议先使用长上下文验证基线,再通过RAG优化成本与质量。关键指标包括token数量、延迟和质量评估,帮助团队做出更优选择。
2026-01-07 14:10:46
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原创 向量库怎么选:pgvector/Milvus/ES/FAISS(混合检索工程指南:决策树+排错+hit@k脚手架)
本文为RAG(知识库问答)项目提供了一套工程化的向量库选型与混合检索方案。文章首先提出选型应考虑数据规模、并发、延迟和运维能力四个维度,而非盲目追随热门技术。通过对比pgvector、Milvus、Elasticsearch和FAISS的特性边界,给出决策树:小规模优先pgvector,关键词需求选ES,大规模向量选Milvus,单机/离线场景用FAISS。 针对检索效果问题,指出纯向量检索的局限性,提出必须采用混合检索(Hybrid)策略。
2026-01-06 14:23:12
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原创 Chunk怎么切才不越切越差:RAG分块工程指南(参数表+策略+排错+最小评测脚手架)
RAG分块策略的工程优化关键点 知识库问答系统(RAG)中,分块策略直接影响效果: 反直觉现象:过细分块导致答案碎片化,过长分块引入噪音 核心目标:提升TopK检索命中率(hit@k)并降低生成噪音(cite_acc) 6大调节维度:chunk_size/overlap/边界策略/层级分块/元数据/结构保留 文档适配方案:合同类按条款切、产品文档按标题层级、流程类保步骤完整 量化评估流程:通过hit@k/cite_acc/ans_acc指标+TopK样本分析迭代 (摘要共145字,提炼工程要点与落地方法)
2026-01-05 11:45:16
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原创 RAG总答非所问:全链路拆解与排错(检索→重排→生成,含指标与最小评测脚手架)
摘要:企业知识库助手常见问题80%源于RAG链路失效,而非模型能力不足。本文提供工程化排错方案:1)按症状定位问题段(检索/分块/提示词等);2)建立三步评测指标(检索命中率/引用准确率/答案准确率);3)给出最小评测脚手架代码。关键建议:先验证检索命中率(hit@k),再优化生成效果;每次只调整一个变量;建立版本化机制确保可观测性。文末提供参数配置建议和排错检查清单,帮助团队从玄学调试转向工程化迭代。
2026-01-04 15:16:26
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原创 大模型项目从PoC到生产的7步交付路线图: 里程碑+验收标准+Checklist
摘要: 大模型项目常因PoC阶段忽视交付要素而“上线翻车”。本文提出7步生产化路线图:1)定义可量化的成功标准;2)选择合理架构形态;3)构建可迁移的接入层;4)建立最小评测体系;5)完善线上可观测性;6)设置安全护栏;7)灰度上线与持续迭代。核心原则是PoC目标应为“可复制交付”,而非单纯演示效果。附生产就绪检查清单,涵盖评测、监控、兜底等关键要素,确保项目从PoC平滑过渡到生产环境。
2025-12-31 11:07:34
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原创 闭源API vs 私有化部署 vs 混合方案 :大模型落地选型决策树+成本合规清单
摘要: 大模型部署的关键在于接入与部署方式的选择,而非仅关注模型参数或榜单排名。文章提供3个实用工具:选型决策树、成本拆解表和合规清单,帮助团队避免常见陷阱(如闭源API的合规风险或私有化部署的进度延迟)。三种方案的核心交换关系如下: 闭源API:用快速上线换取可控性; 私有化部署:用高投入换取数据与SLA控制; 混合方案:平衡速度与合规,但架构复杂。 关键建议: 优先考虑数据合规性,再选择技术方案; 初期用闭源API验证价值,长期可转向混合或私有化; 总成本需综合计算调用、运维、质量与合规成本。文末提供代
2025-12-30 11:57:47
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原创 Chat /RAG / Agent选型指南:场景对照表、Checklist、Python骨架
大模型项目选型指南:如何避免"伪进度"陷阱 本文针对大模型项目落地中的常见误区,提供了一套实用决策框架: 选型原则: Chat:适用于生成/解释类任务(成本最低) RAG:需基于可追溯资料回答时使用 Agent:仅限需要执行动作的流程场景 关键工具: 四象限决策法(证据×动作维度) 选型对照表(含场景示例) 架构复杂度对比图 落地清单: 从需求边界到安全审计的完整检查项 不同形态的最小评测方案 Python实现骨架(Chat/RAG/Agent) 核心建议:优先从Chat开始验证,确有需
2025-12-29 16:10:53
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原创 快速跑通147ai_OpenAI兼容接入教程_curl+Python+排错清单
本文提供了快速接入大模型API的简明指南,重点解决技术团队常见的接入细节问题。首先列出3个必备信息:API Key、Base URL和完整模型名称。然后给出curl和Python两种最小示例代码,并附上优先级排序的6大常见问题排查清单,包括Base URL填写、请求路径、鉴权Header等关键点。最后强调OpenAI兼容接入的价值在于降低迁移成本,便于复用现有代码和进行多模型对比。全文聚焦实操,帮助开发者快速完成首次API调用。
2025-12-26 18:06:27
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