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去年做了一个 NLP 分类项目，模型准确率死活卡在 70% 左右。

要解决这些问题，先把需求拆清楚： **版本可追踪**

更现实的问题还在后面：

把固定换到动态时踩过的坑一旦进项目，好看的架构图就没那么管用了。

如果只能用一句话说把感知换到无损时踩过的坑：先把失败复现出来。

项目里有几个接口，每个都配了一堆描述，但用户还是天天来问：这个字段什么意思、那个参数是必填的吗、调用失败怎么办。

把原则换到落地时踩过的坑我没按教科书顺序做。

"做AI项目最大的幻觉，是以为数据充足、模型足够大、算力足够多，问题就自动解决了。

3000 多美元的 SageMaker 账单，而我们的服务日活还不到 5 万。

结果遇到了一堆问题： 1. 检索不准：有时候用户问个具体问题，回来的都是些泛泛而谈的内容 2. 上下文过长：为了提高召回率，把很多文档都塞进去…