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RAG 工程规范四件事 — 切分策略 / embedding 选型 / 混合检索与重排 / 防幻觉。Use when 设计 RAG 流水线 / 评审检索质量 / 排查回答幻觉时。
子项索引
| 子项 | 一句话 |
|---|---|
| chunking skill | RAG 文档切分规约 — 默认 recursive 512 token 并记录 size/overlap，复杂文档用父子块，切分前为 chunk 保留元数据 |
| embedding-selection skill | RAG embedding 选型规约 — 自托管首选 BGE-M3/BGE-large、API 用 OpenAI/Cohere，两条路线二选一并锁定版本，变更必须全量重建索引 |
| hybrid-retrieval skill | RAG 混合检索规约 — 向量+BM25 用 RRF 融合，再用 cross-encoder/ColBERT 重排并强制 top-k 限制 |
| anti-hallucination skill | RAG 防幻觉规约 — prompt 强制仅依据上下文回答、无依据就拒答说不知道、答案必须附引用来源 |
RAG · 子项索引
RAG 工程拆成四个独立决策点，按你正在做的事下钻：
| 你在做什么 | 进哪个 |
|---|---|
| 决定文档怎么切块、chunk 带什么元数据 | chunking |
| 选 embedding 模型、定版本与重建策略 | embedding-selection |
| 设计向量+BM25 融合与 rerank | hybrid-retrieval |
| 约束模型仅据上下文回答、附引用 | anti-hallucination |
检索质量数字（如「混合+重排降幻觉 >40%」）为第三方量级参考，须自有数据集复测。