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Ragas

共 3 篇文章。

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RAG 架构全景：从检索增强生成到 Agentic RAG 的生产实践

RAG（检索增强生成）已成为大语言模型接入私有知识库的主流范式，但朴素 RAG 在召回率、相关性排序与评估层面存在系统性短板。本文系统讲解 RAG 架构全景：文档切分与索引策略、查询路由与改写、混合检索（稀疏+密集+BM25）、Cross-Encoder Reranker 重排序、生成阶段上下文组装，以及基于 RAGAS 的评估体系与 Agentic RAG 的生产调优。

2026-09-2711 分钟阅读

RAG LLM 检索增强生成

LLM

模型评估与 LLMOps：从离线评测到生产监控的闭环体系

LLM 应用上线后的最大风险不是"跑不起来"，而是"悄悄变差"——模型升级、Prompt 改动、知识库更新都可能引入质量回归，而概率性输出让这种退化难以用传统测试发现。LLMOps 的核心是建立评估（Evaluation）与监控（Monitoring）的闭环： …

2026-09-2612 分钟阅读

llm evaluation llmops

Testing

AI 模型测试实战：从 LLM 输出验证到 RAG 质量评估的全链路质量工程

传统的测试方法论建立在确定性之上：同样的输入必然得到同样的输出，断言 assert x == y 是质量的黄金标准。但以 LLM 为代表的生成式 AI 模型打破了这一前提——同样的 prompt 每次调用可能返回不同的、且没有唯一正确答案的文本。assert response == …

2026-09-2626 分钟阅读

ai-testing llm rag