Unverified50% confidenceTradeoffExact time
嵌入模型的选择、分块策略（chunk size）以及检索时的Top-K参数调优都会直接影响知识库的回答质量
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10/2/2026
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Unverified务实做法是先把检索质量单独测出来再接生成：若Top-K召回内容不含答案，换更强的模型也无法补救。74% similarUnverified文档分块（Chunking）策略的选择会直接影响检索质量，召回后的重排序（Reranking）机制能进一步提升相关性73% similarUnverified组件的价值高度依赖任务类型和数据分布，多跳问答场景未必适用于通用的检索增强套路72% similarVerifiedRAG的回答质量很大程度上取决于检索环节，而非模型能力本身71% similarUnverified不同FAISS索引类型在召回率、搜索速度和内存占用之间存在权衡，需根据数据规模和延迟要求选择69% similar
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