<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[buhuiCplusplus的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; buhuiCplusplus]]></copyright><item><title><![CDATA[解决大模型幻觉：RAG 检索增强系统生产环境优化方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus/article/details/162944546</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus/article/details/162944546</guid><author>buhuiCplusplus</author><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 20:03:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Coze 可视化智能体开发指南：零基础搭建 AI 面试助手]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus/article/details/162847750</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus/article/details/162847750</guid><author>buhuiCplusplus</author><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 18:09:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[向量库搭配 RAG 开发：解决知识库问答召回不准的实操技巧]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus/article/details/162654913</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/buhuiCplusplus/article/details/162654913</guid><author>buhuiCplusplus</author><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 11:09:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[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。]]></description><category></category></item></channel></rss>