本文认为，检索增强生成（RAG）系统本身并无固有缺陷，其在生产环境中的失败源于糟糕的工程实践。文章以一个银行聊天机器人失败的真实案例为例，指出了诸如分块大小过小、嵌入模型不匹配以及重排不足等问题。文章提供了一个优化 RAG 管道的指南，涵盖了从分块到评估的各个层面，旨在提高生产环境中的性能、降低成本并增强可信度。 AI
影响 为工程师提供了一份实用的指南，以提高 RAG 系统在生产环境中的性能和可靠性。
排序理由 文章提供了关于改进 RAG 系统的观点和实用建议，而不是发布新模型、研究发现或产品。
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