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Embedding 版本升级后旧向量是否必须重建

Embedding 模型、维度或距离度量升级后，旧向量通常不能直接混用。本文说明如何判断空间兼容性，并用双写、后台回填、灰度评测和可回滚切换完成生产迁移。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | ai · 向量检索 · 向量数据库 RAG embedding 向量迁移 173浏览收藏
本地量化模型显存不足时如何选择上下文长度

本地量化模型显存不足时，先拆分权重、KV cache 和计算缓冲区，再按真实输入选择上下文长度。本文给出 2048、4096、8192 的起点判断，以及上下文、KV 缓存精度、批大小和量化档位的调节顺序。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · 本地模型上下文长度 KV Cache 量化模型显存不足 llama.cpp 258浏览收藏
多模态模型读取发票图片时如何保留字段证据

用多模态模型抽取发票时，不要只保存模型返回的文本。本文用 JSON Schema 设计字段证据对象，把字段值、原图归一化坐标、证据说明和人工复核标记绑定在一起。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | ai · 人工智能多模态模型结构化输出发票识别 446浏览收藏
LLM 评测集如何覆盖拒答和边界案例

LLM评测集不要只放正常问答。更稳妥的做法是把样本分成正常任务、明确拒答和可澄清的边界请求，为每条记录期望行为、原因标签和替代方向，再按分片统计完成率、拒答准确率、澄清率与不必要拒答率。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · 拒答模型测试 LLM评测评测集边界案例 177浏览收藏
工具调用参数校验失败后怎样安全重试

工具调用参数校验失败时，不要直接重放可能产生副作用的工具。本文拆解 strict Schema、应用侧业务校验、tool_call_id 错误反馈、幂等键和有限重试的分工。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | API · 错误处理 · 人工智能 · 工程实践 · 参数校验工具调用 Function Calling 幂等重试 strict Schema 215浏览收藏
结构化输出如何处理模型返回的枚举值错误

模型返回枚举值错误时，先区分 schema 不匹配、拒答和输出不完整，再用 JSON Schema 的 enum 约束允许值，并保存脱敏原始响应。本文给出结构化输出的约束、解析、重试和监控做法。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | API · 人工智能 · 结构化输出 · 排错 · enum 结构化输出 JSON Schema 模型API 响应校验 345浏览收藏
向量检索召回低时如何区分嵌入模型和切片问题

向量检索召回低时不要盲目更换嵌入模型。本文用固定评测集、Recall@k 和命中排名，分别拆分切片、嵌入模型与召回阈值问题。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · RAG 向量检索嵌入模型文本切片 446浏览收藏
RAG 文档切片如何保留表格行列关系

RAG 处理 PDF、Excel 或 Markdown 表格时，固定长度切片容易丢失表头和来源。本文用行级知识块、metadata 和检索组合保留表格关系。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · rag · RAG 向量检索 chunking 表格切片 311浏览收藏
长上下文应用如何避免塞入无关历史

长上下文应用不应把全部聊天记录直接拼进请求。本文用近期消息、滚动摘要和按需检索三层结构，配合 token 预算、去重与计数，减少无关历史进入模型上下文。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · rag · 人工智能 RAG 提示词长上下文 context window 296浏览收藏
本地模型量化时怎么比较 4-bit 与 8-bit 代价

本地模型选 4-bit 还是 8-bit，不能只看显存节省。本文用统一基线、固定输入和实际测量比较显存、吞吐、延迟与精度风险，并给出 Transformers 加载示例和部署决策表。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 481浏览收藏
语音转写带说话人分离时如何处理重叠发言

语音转写与说话人分离遇到重叠发言时，不要按片段顺序抢词或直接删掉重叠区；应保留普通 diarization，再用词级时间交集决定归属，无法判断的结果进入 ambiguous 复核。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 115浏览收藏
扩散模型固定 seed 后为什么仍有细节差异

扩散模型固定 seed 仍有细节差异，通常不是 seed 失效，而是 Generator 状态、scheduler、精度、CUDA 后端和硬件不同。本文给出一套可复现排查清单。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 457浏览收藏
LLM 评测集如何区分事实错误和表达偏差

LLM评测不要把事实错误和表达偏差混成一个总分。本文给出分层标签、证据字段、分项统计和复核一致性的可复用设计。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | LLM 事实错误模型评测 evaluation 表达偏差 115浏览收藏
LLM 输出 JSON Schema 不稳定时怎么设计重试

LLM 输出 JSON 不稳定时，不能只靠提示词要求“返回 JSON”。本文用一个工单分类小项目拆解解析、JSON Schema 校验、错误分类和有限重试，并说明为什么业务失败不该混入格式重试。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | JSON · 人工智能 · 工程实践 · Python LLM JSONSchema 结构化输出 JSON Schema 有限重试 480浏览收藏
OCR 识别表格时如何保留行列关系

OCR 识别表格不能只保留文字，还要保存每个片段的坐标框，再通过行聚类、列排序和跨度判断重建二维结构。本文给出一套可落地的处理流程。

科技周边 · 人工智能 | 1个月前 | 人工智能 · OCR 表格识别行列关系 Table Transformer 147浏览收藏

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