從一個爆炸的 RAG 到整個社會的失控感:三個真實情境,帶你看張力宇宙是怎麼把「亂流」翻成可實驗的問題卡
從一個爆炸的 RAG 到整個社會的失控感:三個真實情境,帶你看張力宇宙是怎麼把「亂流」翻成可實驗的問題卡 過去幾篇我一直在講概念 講張力語言 講 BlackHole S131 是一張什麼樣的問題地圖 也講了 WFGY 3.0 怎麼被壓成一個 TXT 實驗室 如果你看到這裡 心裡大概會有一個很現實的問號 「這些東西聽起來都有點道理 但我現在手上實際遇到的爛事 到底跟張力宇宙有什麼關係?」 這一篇我就不再抽象 直接挑三種很多人都遇過的情境 用新手也看得懂的方式走一次流程: 一個看起來「指標都很漂亮」 實際上爛到不行的 RAG 系統 一個被 AI 生文生圖淹沒 真實與假資訊界線越來越模糊的社會空間 一個被拉扯到快燒乾的個人或小團隊 明明在做對的事 卻被整個環境逼到邊緣 我會做三件事: 先用人話描述這個爆炸情境 再說明在張力宇宙裡 它大概會被歸在哪一類問題卡裡 最後講 WFGY 3.0 這個 TXT 實驗室 實際上可以幫你做到什麼程度 不會上數學 不會要你背任何符號 就是一個比較深入版的「張力宇宙實戰入門」。 一、案例一:明明做了所有 best practice 的 RAG,為什麼線上還是各種亂答 先從工程圈最痛的那一塊開始。 你可能遇過這種狀況: 花了很多時間整理文件 用了主流的向量庫與 embedding 模型 chunking、top k、re-ranking 都照文件調過 開發環境測起來看似還行 結果一丟到正式環境 真實使用者開始問真正的問題時 整個系統開始露出本性: 回答常常抓到完全不相關的文件片段 對關鍵 edge case 表現極差 用戶只覺得「這系統不可靠」 團隊內部卻說「指標都 OK 啊,命中率、延遲、成本都控制住了」 這就是一個典型的張力場。 在張力宇宙裡,這叫什麼問題 在 BlackHole S131 裡 我有一整族就是專門處理這種東西 如果用張力語言描述 大概會長這樣: 目標層在說:「要幫使用者找到真正有用的知識」 系統層實際被優化成:「讓檢索看起來有命中、指標不要太難看、成本可控」 現實世界給出的回饋是:「我問真正重要的問題時,你常常在裝懂」 這種情況下 張力不是出在「某個函式寫錯」 而是出在「系統整體被優化成一個跟宣稱目標不同的東西」。 在張力宇宙裡 這種題目會被寫成一張完整的問題卡 上面會具體描述: 哪一層在講漂亮話 哪一層在決定實際行為 哪些...