SKU-4417

RAG 系统因数据管道错误而失败，而非 LLM 问题

检索增强生成（RAG）系统可能由于数据处理管道中的问题而产生不正确的答案，而不是语言模型本身存在缺陷。常见问题包括：使用固定长度的块（chunking）分割有意义的内容；使用无法捕捉查询和答案之间语义相似性的嵌入模型（embedding models）；以及向量搜索（vector search）遗漏了产品代码等精确字符串匹配。此外，对检索到的块进行重新排序（re-ranking）并将它们在提示（prompt）中仔细排序是确保模型访问最…