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  • 《拯救你的RAG项目:Langfuse观测体系落地指南》​
    引言: 当开发者依赖LlamaIndex/LangChain构建RAG应用时,框架抽象层如同一座"数据高墙":模型接收的检索结果、生成的原始响应等关键信息被隔离,迫使开发者在缺乏观测依据的状态下盲调试
    • 老周聊大模型
    • 5月前
    • 3.2k
    • 2
    • 评论
    程序员 人工智能 机器学习
    《拯救你的RAG项目:Langfuse观测体系落地指南》​
  • 你的RAG系统真的达标了吗?生产环境RAG成功的7大关键指标
    在企业或者单位内部,我们搞了个RAG应用,塞进去一堆文档,想着能给团队提供又快又准的信息。刚开始,那感觉简直像变魔术一样神奇!但大家都知道,大模型总有穿帮的时候,现实总会给你当头一棒。 为什么要评估R
    • 致Great
    • 10月前
    • 700
    • 2
    • 评论
    LLM 人工智能
  • 基于RAG的企业级代码生成系统:从数据清洗到工程化实现
    目录 引言 数据收集与清洗 数据标准化 知识图谱构建 RAG系统实现 代码生成模型训练 工程化实现 系统评估与优化 结论 1. 引言 在现代软件开发中,利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发
    • 老码小张
    • 1年前
    • 1.5k
    • 17
    • 9
    架构 后端 前端
    基于RAG的企业级代码生成系统:从数据清洗到工程化实现