并非所有的RAG框架都是平等的。 最近一次办公时间的笔记：战略比较、评估盲点，以及什么才使一个系统真正智能。

您的元数据是搜索中的隐藏金矿。时间戳、用户信息和关系值得专门处理，而不仅仅是字符串化。 喜欢@svonava (@superlinked) 的框架：最好的RAG系统结合了密集向量、稀疏信号和结构化数据。

"我的产品经理认为什么能帮助我们的用户？" 来自@svonava (@superlinked) 的这个问题应该是每个RAG评估数据集的起点。今天会议的一个很好的提醒。