LLM Embedding 距离度量治理生产实战:用归一化契约、Metric Matrix 与向量回放避免召回失真
向量检索中,模型、归一化方式与距离度量一旦错配,系统通常不会报错,却会悄悄改变排序与阈值。本文给出归一化契约、度量矩阵、黄金向量回放和迁移门禁,帮助团队在模型升级与索引切换时稳定召回质量。
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向量检索中,模型、归一化方式与距离度量一旦错配,系统通常不会报错,却会悄悄改变排序与阈值。本文给出归一化契约、度量矩阵、黄金向量回放和迁移门禁,帮助团队在模型升级与索引切换时稳定召回质量。
本文系统拆解生产级 RAG 的检索质量工程,从文档解析、结构化分块、BM25 与向量混合检索、重排、证据压缩到 RAG 评估指标,帮助团队减少幻觉、提升答案可追溯性与系统稳定性。