LIGHT / 单机起步
Qwen3 0.6B 组合
Qwen3-Embedding-0.6BQwen3-Reranker-0.6B
资料从进入本地文件夹到变成带引用的答案,中间必须经过解析、拆分、向量化、混合召回、重排、装配、验证、评测和版本更新。
Qwen3-Embedding-0.6BQwen3-Reranker-0.6B
BAAI/bge-m3bge-reranker-v2-m3
更大的 Embedding 与 Reranker 只是候选,必须证明质量收益高于延迟和显存成本。
不按榜单盲选| 文档 | 拆分边界 | 第一轮参数 | 不能拆散 |
|---|---|---|---|
| Markdown / 制度 | H1-H4 + 段落 | 300-600 tokens,重叠 40-80 | 标题路径、列表、来源 |
| FAQ | 一问一答 | 尽量不拆 | 问题和答案 |
| SOP | 完整步骤 / 阶段 | 300-700 tokens | 前置条件、步骤号、警告 |
| 合同 / 政策 | 章、条、款 | 200-500 tokens | 条款号、生效日期 |
| 表格 | 表头 + 行组 | 10-30 行起测 | 表头、单位、页码 |
| 代码 / API | 类、函数、接口 | 完整函数优先 | 签名、注释、示例 |
ACL / tenant / version 过滤(必须在召回前) Dense Top-30 + BM25 / Sparse Top-30 → RRF 融合 Top-30 → Cross-Encoder Rerank Top-5 至 Top-10 → 去重 + 父块 / 邻块 + token 预算 → 带来源编号的上下文 → 本地 LLM 受约束生成 → 引用与权限验证
ACL 在召回前过滤,不能召回后让 LLM 自觉保密。
语料、Chunk、Embedding、Reranker、Prompt 全部记录版本。
源文件、缓存、Chunk、Dense/Sparse 向量都要进入删除流程。
换模型或拆分策略时新建 collection,验证后切 alias。
先区分解析、召回、重排、生成和工具故障,再决定改哪里。
资料外、冲突、越权、注入必须进入固定测试集。
完成资料登记、Chunk 实验、模型选型、检索参数、评测集、更新与回滚。
完整讲义:Markdown 底稿 · RAG 持续评测:model-eval-router Skill · 前置课:L2-08 知识库基础 · 下一步:L2-09 Agent 岗位