一位开发者构建了一个检索增强生成（RAG）系统，使用自然语言查询 CVE 数据库，通过使用本地 LLM 避免依赖 OpenAI 的模型。该项目遇到了几个问题，包括本地 LLM 虚构 CVE 号以及向量存储在短查询时返回不相关信息。开发者发现分块策略对性能至关重要，并详细介绍了这些问题的解决方案。 AI
影响 提供了使用本地 LLM 构建和排除 RAG 系统故障的实用见解，突出了分块和检索中的常见陷阱。
排序理由 文章描述了一个用于威胁情报的特定 RAG 系统的构建和挑战，详细介绍了技术实现和故障模式，而不是新的模型发布或重大的行业事件。
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