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共匹配 12 篇文章 · 版块「AI」，第 1 / 1 页。
自建知识库的维护成本与增量更新
算清自建知识库的真实成本：10 万 chunk 的向量体积、embedding 重建耗时、人力标注，给出按内容 hash 做增量更新、collectio
小显卡跑 GGUF：Q4_K_M 量化取舍
拆解 GGUF 与 Q4_K_M 命名（K-quant 分块、S/M/L 混合精度），按显存给出 3B/7B/14B 量化选择表，附 huggingfa
用 AI 做代码审查的检查清单
给出一份可直接贴进 prompt 的 AI 代码审查清单，覆盖正确性、安全、性能、可维护性与测试五类，规定严重级别加文件行号的输出格式，并说明喂 dif
AI 生成内容的幻觉校验清单
把 AI 生成内容的幻觉拆成事实编造、伪造引用、过时信息、不存在的包名四类，给出证据回查、HTTP HEAD 校验 URL、允许说不知道，以及把校验塞进
上下文窗口 num_ctx 与长文档处理
解释 Ollama num_ctx 默认 2048 或 4096 会静默截断长文档的问题，给出显式设置方法、KV cache 显存估算、RAG 与 ma
结构化输出：JSON mode 与约束解码
结构化输出分三层：提示词给 schema、开 JSON mode 或 grammar 约束解码、出参用 Pydantic 校验重试，附 json_sch
中文 embedding 模型效果对比与选型
横向对比 bge-m3、bge-large-zh-v1.5、m3e、text-embedding-v3 等中文 embedding 模型的维度、上下文长
AI 编程助手的能力边界与落地规矩
划清 AI 编程助手能放手做与必须人工把关的边界：样板代码、单测、正则可交给它，鉴权加密、金额并发、安全校验自己兜底，附带 .cursorrules 项
向量库选型：sqlite-vec/FAISS
对比 sqlite-vec、FAISS、Chroma 三种向量库的部署形态、元数据过滤、持久化与规模上限，给出各自最小可用代码，并按单机嵌入、原型验证、
RAG 最小实现与中文分块策略
用几十行 Python 写出可跑的 RAG 最小实现：切块、embedding、余弦检索、拼上下文，重点讲中文分块的 chunk_size 与 over