·tian
不会崩溃的合成数据管道：大规模生成训练数据
模型崩溃会悄然降低在自身输出上训练的 LLM 的性能。了解累积混合、多源生成、验证堆栈和多样性监控等管道架构，让合成训练数据保持高效而非自我中毒。
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+2·tian
RAG 新鲜度问题：过时的 Embedding 是如何悄悄破坏检索质量的
语义相似度没有时间维度 —— 过时的 Embedding 分数与新鲜的 Embedding 一样高。本文将探讨 CDC 流水线、衰减加权评分以及监控技术栈，这些工具能够防止生产环境中的 RAG 系统在无声无息中提供过时的答案。
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