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RAG 与检索
从文档入库、切块、混合检索到重排评估与引用闭环的完整检索链路。
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RAG 文档入库流水线：从原文到可检索 chunk
梳理文档入库流水线的关键步骤：解析、清洗、切块、元数据、向量化和回归检查。
Embedding 检索的三件小事：切块、元数据和召回观察
用工程视角整理向量检索最容易被忽视的三件事：chunk 边界、元数据设计和召回可观测。
混合检索入门：关键词和向量为什么要一起用
解释混合检索如何结合关键词精确匹配和向量语义召回，并给出适合博客知识库的落地方式。
生产级 RAG 不只看召回：评估、重排与引用闭环
整理 RAG 从能答到可信的工程路径：用评估集定位问题，用重排改善上下文，用引用闭环降低幻觉风险。
RAG 引用 UI 设计：让用户能回到证据现场
整理 RAG 回答中引用展示、来源定位和无证据提示的界面设计原则。
微调还是 RAG：不要用训练解决检索问题
从知识更新、输出风格、任务一致性和成本角度，整理微调与 RAG 的取舍判断。