模型与检索配置
Chat、Embedding、Rerank、索引与召回参数同屏配置；保存为草稿后才能发布，发布只影响之后的新会话
- 版本
- RC-2026-10-29.3 · v1.3
- 状态
- 已发布
- 更新人
- 陈默
- 更新时间
- 2026-10-29 09:20
线上配置：混合检索 + 交叉重排，低置信度直接拒答
生成模型（Chat）
可用1M · P50 0.5s · 工具 full · 结构化 full
内置降本档：意图识别、简单问答、结果总结先走这里（¥0.8/百万入、¥2.7/百万出）。结构化或证据不达标时按规则升级到贵一档。
模型均为模拟配置，未接入真实推理服务；未选中的模型不会出现在调用链中。向量化（Embedding）
可用1024 维 · 8192 tok · P50 38 ms · ¥0.0006/K tok
默认召回模型，成本低；中英混排资料可直接使用
索引 VX-KB-MAIN：向量索引（演示实现） · cosine · 700 个向量 · 更新于 2026-10-29 09:00
重排（Rerank）
可用最多 64 条 · P50 118 ms · ¥0.004/K 次
对召回候选逐条重排，适合文档量大、噪声多的知识库
召回与上下文
链路预览
- 问题知识类问题进入 RAG
- 问题改写规则扩展同义词
- 向量化bge-m3@1.0
- 召回top 12 · ≥ 0.60
- 重排bge-reranker-v2-m3@1.0 → 前 6
- 上下文4 条 · ≤ 2600 tok
- 生成Qwen3.8-Flash · PR-KB-QA@1.0
- 引用校验低置信度拒答
配置自检
没有发现配置冲突。
与 v1.2 的差异
对照配置 · 重排关闭 · 已发布
| 参数 | 当前 v1.3 | v1.2 |
|---|---|---|
| topK | 12 | 12 |
| scoreThreshold | 0.6当前 | 0.58 |
| rerank | true当前 | false |
| rerankModel | bge-reranker-v2-m3@1.0当前 | null |
| finalContexts | 4当前 | 5 |
| maxContextTokens | 2600当前 | 2800 |
| onLowConfidence | refuse当前 | caveat |
演示环境不调用真实模型、向量数据库或 Rerank 服务；页面展示的模型名与指标均为模拟配置，未选中的模型不会被标记为已部署。