我为新加坡法律构建了一个“三级故障转移”RAG，并根据您的反馈重新编写了逻辑。
大家好！
我是一名学生开发者。最近，我创建了“探索新加坡”，这是一个基于RAG的搜索引擎，抓取了大约20,000页新加坡政府法案和法律。
我最近发布了最小可行产品（MVP），并收到了关于幻觉和查询深度的一些严厉但重要的反馈。我采纳了这些反馈，专注于改进，并刚刚发布了版本2。
以下是我如何将系统从基本的RAG升级到生产级别的。
设计与用户界面
我旨在避免一个乏味的政府网站。
设计：深受苹果极简风格的启发。
技术：自定义前端与Python后端交互。
版本2的工程大改造
社区对我提出了三个主要挑战。以下是我如何解决这些问题的：
1. “个性”修复
问题：我使用了一个“三级故障转移”系统，三个模型作为备份。当主模型失败时，备份模型的声音完全不同。
解决方案：我添加了动态系统指令。现在，如果后端切换到模型B，它会使用专为模型B特性设计的特定提示，使其模仿主模型的结构和语调。用户根本不会注意到变化。
2. “深度搜索”修复
问题：对“创业”的简单语义搜索会遗漏与“税务”或“劳动”法相关的法律。
解决方案：我实现了多查询检索（MQR）。一个大型语言模型（LLM）现在会拦截您的查询。它将查询分解为子意图（例如，“商业注册”、“公司税”、“就业规则”）。它同时搜索所有这些子意图并结合结果。
结果：提供了更丰富、具有上下文意识的答案。
3. “幻觉”修复
问题：垃圾进，垃圾出。如果FAISS检索到一个不良文档，LLM就会生成不准确的信息。
解决方案：我添加了一个交叉编码器重新排序层。
步骤1：FAISS获取前10个结果。
步骤2：一个专门的交叉编码器模型评估它们的相关性。
步骤3：在它们到达聊天LLM之前，移除不相关的部分。
技术栈
嵌入：BGE-M3（本地运行）
向量数据库：FAISS
后端：Python + 自定义三级模型故障转移
逻辑：多查询 + 重新排序（版本2中新功能）
试用一下
我仍在学习中。非常希望听到您对新逻辑的看法。
在线演示： [https://adityaprasad-sudo.github.io/Explore-Singapore/](https://adityaprasad-sudo.github.io/Explore-Singapore/)
GitHub仓库： [https://github.com/adityaprasad-sudo/Explore-Singapore](https://github.com/adityaprasad-sudo/Explore-Singapore)
欢迎反馈，特别是关于故障转移速度的意见！
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一周热榜
嗨，HN，
我刚刚推出了Fitspire，这是一款围绕一个理念构建的小型iOS应用：有效的锻炼不需要45到60分钟。
作为一名开发者，和许多长时间工作的人一样，我发现很难坚持传统的健身计划。大多数应用要么过于激烈，要么耗时太长，或者功能过于复杂。
因此，我围绕以下几点构建了Fitspire：
1. 结构化的5分钟锻炼
2. 简约、无干扰的用户界面
3. 简单的进度跟踪（连续锻炼、报告、历史记录）
4. 启动时不收取订阅费（目前完全免费）
我们的目标不是取代全面的健身训练，而是降低开始锻炼的门槛。
技术栈：
1. 使用React Native构建
2. 后端使用Firebase
3. 通过App Store发布iOS版本
我主要希望得到以下方面的反馈：
5分钟的定位是否合理？
什么能让这个应用真正吸引用户？
健身应用通常在哪些方面在用户留存上失败？
非常感谢任何诚实的反馈，尤其是批评意见。
谢谢。
嗨，HN。我是Akash。
我开始这个项目是因为个人经历：我家里有一个严重的疾病，尽管有多年的实验室报告、处方和扫描结果，但直到很晚才被诊断出来。数据是存在的，但散落在各个门户和PDF文件中，没有人将其整合在一起进行长期观察。最后，我不得不把数据复制到电子表格中，只是为了看看是否有什么异常。
这个经历让我意识到一个显而易见的事实：医学是一个长期的过程，但医疗软件却将每次就诊视为一个独立的事件。
这个项目是一个纵向健康记录系统，将来自不同来源的医疗数据整合成一个单一的、按时间顺序排列的历史记录。患者可以上传来自任何提供者的实验室报告、处方和扫描结果，系统会将其组织起来，使得趋势和变化更容易回顾。在临床方面，它作为一个轻量级记录系统，专注于门诊和诊断工作流程，侧重于历史回顾，而不是账单或复杂的医院流程。
与传统的电子健康记录（EHR）不同的是，我们强调连续性和可携带性。记录是围绕患者的时间线构建的，而不是单一医院或就诊。我们在后台对混乱的现实输入进行规范化，并将其结构化，以便实验室、药物和诊断可以在时间上一起查看。
这个系统目前已经上线，约有25000名患者和一些医院在使用。我们仍在学习纵向视图在实际应用中最有帮助的地方，以及哪些地方效果不佳。
你可以在这里尝试：<a href="https://myaether.live" rel="nofollow">https://myaether.live</a>
（这里有一个上传记录和查看时间线的演示流程。）
欢迎提问，特别是关于数据规范化、隐私权衡，或者为什么这个在医疗行业之前没有很好地运作的原因。