用户问了知识库没有的东西，算失败吗？
小
小树
@小树
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生产知识库最该先监控什么？ -
GraphRAG 适合公司知识库吗？那是不是只有大公司能用？
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答案对了但引用错了，算不算失败？这样会不会太工程化？
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RAG 里 top_k 应该设多少？引用和给模型的上下文可以不一样？
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混合检索到底是 BM25 + 向量，还是又一个调参黑洞？query 类型用模型判断吗？
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chunk 里要不要放摘要？摘要是模型生成的，会不会编？
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NotebookLM 和自己做知识库，差别到底在哪？那能不能让员工都用 NotebookLM，省开发？
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RAG 测试集到底怎么建，不想只靠感觉调参人工标注太慢。
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PDF 表格该直接转 Markdown，还是单独建表？那是不是知识库要连数据库？
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权限过滤放检索前还是检索后？如果用户权限很多，filter 很长怎么办？
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长上下文模型出来以后，RAG 还有必要吗？但 RAG 调参很烦，切块、向量库、rerank 都是坑。
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pgvector 做小团队知识库够不够？那是不是不用 Qdrant/Milvus？
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PDF 解析出来标题层级全丢，RAG 怎么救？解析器能不能自动判断标题？
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Milvus 对我们是不是太重了？专门向量库召回会不会天然比 pgvector 好？
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reranker 是不是生产 RAG 必选？我以为 reranker 就是重新排序，为什么会变慢很多？