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Backend Engineer
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AI病人模拟器将临床真相与语言生成分开
一位后端工程师和一位医生开发了一个AI病人模拟器，该模拟器将临床真相与语言生成分开。该系统为每位病人维护一个固定的临床状态，并使用知识图谱提供医疗背景信息，但AI模型被限制在翻译语言，不能更改病人的事实数据。这种架构确保了检查结果和体检发现保持确定性，防止AI编造或更改病人信息，同时仍允许它解释用户请求并根据记录的操作进行评分。
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RAG 系统在生产环境中失败是由于工程缺陷，而非设计缺陷
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。