DFIELDSOLUTIONS

Építési jegyzetek

LaborRAG, ami nem tud rossz árat mondani

Egy keresőfolyamat, ami elavult árakat és kitalált cikkszámokat idéz, rosszabb, mintha nem lenne. A grounding pipeline-probléma, nem prompt-probléma.

RAG, ami nem tud rossz árat mondani

Építési jegyzetek3 rész · 2 percÍrta: Dezső Mező · Megjelent 2026. október 3..mdRAGLLMEmbeddingsData

A demo azért működik, mert a demo adatai tiszták. Az éles rendszer az unalmas részeken bukik el: chunkolás, ami szétválasztja az árat a termékétől, visszakeresés, ami a tavalyi katalógust adja, és egy prompt, ami engedi a modellt memóriából pótolni a hézagokat.

01A tény köré chunkolj, nem a tokenszám köré

Ha a termék neve, ára és készlete külön chunkba kerül, a visszakeresés a modell kezébe adhatja egy másik termék árát, és a promptban semmi nem veszi észre. Dokumentumszerkezet szerint chunkolj — egy tétel, egy chunk —, a méret változhat.

02A frissesség mező, nem remény

Minden chunk hordozza a forrása időbélyegét, és a visszakeresés ütköző tényeknél a frissebb forrást részesíti előnyben. A katalógusfrissítés, ami nem vált ki újraindexelést, egy jövő hetire időzített hallucináció.

03A prompt dolga a visszautasítás, nem a szépfogalmazás

Utasítsd a modellt, hogy csak a visszakeresett kontextusból válaszoljon, és jelezze, ha a kontextus nem fedi a kérdést. Egy látható „ez nincs meg a jelenlegi katalógusban” feature; egy magabiztos rossz ár felelősség.

Amit érdemes elvinni

  • Dokumentumszerkezet szerint chunkolj, nem tokenszám szerint.
  • Időbélyeg minden chunkra; újraindexelés minden forrásfrissítésre.
  • Hiányzó kontextusnál visszautasítást kérj, nem folyamatos szöveget.
  • Idézd a chunkot a válaszban, hogy a rossz válasz debugolható legyen.
Ezt is megépítjükAI automatizálás

Több a laborból

Összes bejegyzés

Megnézzük ugyanezt a te rendszereden?Kezdjünk bele

DField Bt. · Dunakeszi · dezso@dfieldsolutions.com
5,0
“LinkedIn üzenettől az élő oldalig. Két apró javítás, aztán kész.”Michael J Ringer · Vilya ProtectionAlapító · Spanyolország