第一次打开那个用户反馈群的时候，我以为自己进错了频道。 消息刷得很快，清一色都是在抱怨——页面加载慢、操作卡顿、等半天没反应。我翻了翻历史记录，类似的反馈已经持续了好几天，而且越来越密集。 "这个性能问题，你来跟一下。"导师在周会上把任务指给了我。 说实话，我有点懵。来拼多多实习才一个多月，平时做的都是相对独立的小需求，第一次接手一个直接影响用户体验的线上问题。我下意识看了导师一眼，他没有多解释，只是点了下头，意思是：就是你。 我先从监控数据入手，一层一层看调用链路。刚开始看不出什么名堂，接口响应时间整体在波动，但没有特别明显的异常点。我盯着图表看了一下午，越看越焦虑。下班...

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...