为 RAG 系统设计自适应置信度评分 —— 不用固定阈值,让数据说话
RAG 系统的回答质量参差不齐,固定阈值无法适应不同知识库。本文设计了 "在线计算原始分 + 离线分位数阈值" 的架构,用近 7 天真实数据分布动态决定置信度分级。
RAG 系统的回答质量参差不齐,固定阈值无法适应不同知识库。本文设计了 "在线计算原始分 + 离线分位数阈值" 的架构,用近 7 天真实数据分布动态决定置信度分级。
在一个需要长期维护的运维平台中,选择自建 RAG 而非集成 LangChain 等框架。这背后的决策不只是代码量的问题,而是对可控性和长期维护成本的权衡。