知识库问答答得不对，原因几乎总落在三个环节：没检索到相关资料（检索不到）、检索到了但排序不对（检索不准）、资料对了但模型生成跑偏（生成问题）。三种问题的解法完全...

做RAG的过程中，大家应该都会遇到同一个难题：明明跟着教程搭好了基础RAG框架，知识库也上传了完整文档，可进行提问时，要么召回内容不相关、答非所问，要么关键信息...

本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。

上一篇聊向量数据库原理，咱们把「文档切块 → Embedding 向量化 → HNSW/IVF 近邻检索」这条链路走通了。但向量库解决的是「存得下、搜得快」，真...

💡 一句话总结：DocMemo 把长文档检索从“先选一批页再硬答”改成“读、记、更新置信度、再找”的循环；如果你做的是 RAG、文档 Agent 或多模态文档理...

根据 IDC 发布的数据预测，到2025年全球数据总量将超过 180 ZB，其中大量增长来自：

传统RAG的工作流程是固定的：用户提问 → 向量检索 → 拼接上下文 → 大模型生成-。大多数场景够用，但遇到复杂问题就暴露短板-。

过去，企业内部资料分散在网盘、知识库、邮件、项目管理系统、工单系统和文档平台中。员工想找一个方案、合同、会议纪要或历史问题，经常需要在多个系统里反复搜索。

专访主题：生成式引擎优化（GEO）底层检索链路技术落地与时延 - 精度平衡体系研究 受访人：罗长才 GEO 落地工程师