每个决定都有利弊，我觉得小厂可以去

1. 自我介绍2. RAG 的检索索引怎么设计？答案：RAG 的检索索引不能只建一个向量字段就结束。实际系统里，我会把索引分成语义索引、关键词索引、结构化索引和权限索引。语义索引用来处理自然语言问题，关键词索引用来处理规则编号、商品编码、报关术语、单据字段名这类精确匹配，结构化索引用来按国家、业务类型、规则版本、生效时间过滤，权限索引用来保证用户只能查自己有权限的数据。文档入库时也要保留足够元数据，比如 doc_id、chunk_id、parent_id、section_path、doc_type、country、effective_date、version、tenant_id。如果没有这些字...

有点搞笑了哈哈哈😂

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

1. 自我介绍2. 你在项目里主要负责哪一块，核心难点是什么3. 意图识别具体怎么做，哪些意图是你们自己定义的答案：意图不是模型自己随便生成的，而是业务先定义好可执行的意图集合。比如在商家经营诊断里，会定义订单转化分析、差评归因、客服质检、活动效果复盘、规则咨询、商品套餐优化、竞品对比、经营日报生成这些意图。每个意图都对应明确的输入、需要的工具和输出格式。实现上会用规则加模型混合。像门店 ID、活动 ID、订单号这种强结构化字段先用规则抽取；再用模型做意图分类和槽位补全。模型输出不能直接信任，要校验意图是否在白名单内、槽位是否合法、是否缺关键参数。如果缺门店或时间范围，就进入追问，而不是直接查...