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RSS订阅原创 解决大模型幻觉：RAG 检索增强系统生产环境优化方案
摘要：本文针对大模型存在的幻觉问题，提出了生产环境下的检索增强生成（RAG）全链路优化方案。方案包含六大核心优化点：多源文档预处理减少脏数据、多路混合召回架构消除检索偏差、重排序与上下文压缩精简信息、分层提示词约束生成内容、输出事实校验与自动化评估、知识库动态更新机制。通过Python代码实现了文档预处理、多路召回融合、重排序等关键功能，有效降低模型幻觉概率，提升回答的可信度与相关性，适用于金融、医疗等专业领域的生产环境部署。
2026-07-16 20:03:58
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原创 Coze 可视化智能体开发指南：零基础搭建 AI 面试助手
当下企业招聘、校招、技术面试需求激增，HR / 技术面试官需要大量重复提问、简历匹配、面试复盘工作。基于 Coze 低代码智能体平台，无需深厚算法基础，结合 RAG、ASR、提示词工程，就能快速搭建私有化 AI 面试助手，自动完成简历解析、技术提问、面试打分、面试总结全流程。本文基于 Ollama 本地私有化 DeepSeek 模型 + Coze 私有化部署，完整实现 AI 面试智能体，附带可运行代码、工作流配置方案，零基础可落地。左侧插件中心 → 自定义插件 → 创建代码插件将上方。
2026-07-13 18:09:01
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原创 向量库搭配 RAG 开发：解决知识库问答召回不准的实操技巧
RAG 召回不准，90% 不是大模型的问题，而是检索环节的问题。语义切片混合检索重排过滤元数据筛选。
2026-07-07 11:09:53
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空空如也
在unity中如何实现在画面上依次画出起点和终点都不相同的三条不相连的射线
2023-12-21
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