构建高召回 RAG 的挑战:覆盖、可靠与成本的平衡
iMiguelmars · reddit · 2026-09-01
作者正在构建一个将大型混乱档案转化为有用且可验证记忆的系统,该系统旨在检测重复、矛盾、过时信息及来源关系,同时保证高召回率。主要难点在于覆盖范围、可靠性与成本之间的权衡。目前的实验方法包括切片读取、独立的提取与审查阶段、机械验证、缓存及长运行工作流。作者希望与从事高召回 RAG、电子取证、知识图谱及长运行 Agent 工作流的开发者交流,探讨降低成本、表示矛盾与来源、以及验证架构的经验。
所属事件:开发者探索构建高召回可追溯的第二大脑 RAG 系统(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 开源 CommerceAgentBench,Qwen 跃居开源模型榜首 — Alibaba_Qwen · 2026-09-01
- 实测发现:Agent 查“此人是谁”几乎全死路 — Dry_Steak30 · 2026-09-01
- 整合 Posthog 与 Notion,Agent 自动化用户访谈与反馈闭环 — lennysan · 2026-09-01
- 用 Grok Bot 构建大学录取数据集清洗流 — lennysan · 2026-09-01
- 构想 Grok Bot 钱款漏洞猎人应用 — lennysan · 2026-09-01
- 从 Discord 机器人到多人共享 Agent 工作区:团队工作流升级记 — steipete · 2026-09-01