总是盯着大模型幻觉问题？用工程性思维可以解决一部分，后续幻觉也是一种意识涌现？（别拍我）

深圳王哥 2024-11-14 16:10:11

基于提示词实现的类似 o1 通用思维链，借用这个提示词生成了这个提示词的结构图

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检索增强生成（RAG）把大模型生成与外部知识库检索结合，通过向量检索、关键词召回、重排与上下文组织，为回答提供可追溯依据。其原理是先用嵌入模型建立语义索引，再按相关性筛选文档片段，最后约束大模型基于上下文作答。技术价值在于降低幻觉、提升知识时效性，适合企业知识库、客服工单、技术文档问答等场景。但生产RAG的回答准确率往往受限于分块、召回、排序、版本过滤、Prompt约束和评测回归，单换DeepSeek模型或调温度难以根治。围绕生产RAG回答不准的定位与优化，需要从全链路Trace、黄金评估集、混合检索、重排

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