Eval/评测
共 7 篇文章
RAG 研究进阶
企业级 RAG 中台怎么做：从文档解析到溯源和评测闭环
多源数据接入 → 文档解析 → 数据清洗 → chunk切分 → metadata构建
2026-04-302 分钟
RAG 研究入门
Karpathy的LLM Wiki + Graphify：企业级 RAG 缺的真是知识图谱？
个人知识库的最佳实践不等于企业知识库的最佳实践。企业合同知识库真正缺的不是酷炫工具，而是受控schema、结构化字段、原文引用、权限边界和可复跑评测。
2026-04-272 分钟
AI 工程实践进阶
大厂实战中，如何判断SFT到什么程度开始做RL
SFT = Token-level 模仿，让模型达到数据集中\"平均专家\"水平。
2026-02-272 分钟
RAG 研究入门
从 RAG 到 Context：2025 年 RAG 技术年终总结
RAG 没有消亡，而是从\"检索增强生成\"的具体技术，升维为以智能检索为核心的上下文引擎（Context Engine），成为所有 LLM 应用的统一数据底座。
2026-01-052 分钟
RAG 研究进阶
从 1600+ 份 Word 文档到生产级 RAG：工控行业知识库全链路实战复盘
数据质量是决定 RAG 效果的关键因素，数据工程占整个项目约 70% 工作量。
2025-12-172 分钟
RAG 研究进阶
企业级 RAG 系统实战（2万+文档）：10 个项目踩过的坑
评分维度：文本提取质量（50%）+ 格式一致性（30%）+ 表格完整性（20%），采样前 3 页评估。
2025-10-112 分钟
RAG 研究入门
LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation（原始论文）
现有 RAG 系统依赖\"平面数据表示\"，无法捕捉实体间复杂的相互依赖关系。LightRAG 将图结构引入文本索引和检索，通过双层检索范式和增量更新算法，在综合性、多样性、赋能性三个维度上全面超越现有方法。
2025-04-283 分钟