RAG 系统实践 数据到检索再到生成
覆盖从数据准备、嵌入建索引、检索到生成的完整实践路径，并给出参数选择与验证方法以提升效果稳定性。
数据科学与AI
RAG 评估与可复现实验流程（2025）
RAG 评估与可复现实验流程（2025）RAG 的优化需数据驱动与可复现。本文给出评估与回放流程。一、评估集与采样分层采样：覆盖主流与长尾问题。版本管理：评估集与数据源版本化，记录变更。二、指标与记录指标：召回率/准确率/引用正确率与覆盖度。记录：检索片段与生成输入输出日志，支持回放。三、回放与对照
RAG评估指标：Faithfulness与Answer Relevance
通过忠实度与答案相关性指标评估 RAG 系统质量，结合上下文覆盖与召回构建可运行的评测体系。
Client Components 边界与数据缓存治理（2025）
React Server Components/Client Components 边界与数据缓存治理（2025）一、边界与职责Server Components（Server Components）：在服务端渲染与数据获取，避免敏感逻辑下放。Client Components（Client Com
Redis 概率数据结构（Bloom Filter、HyperLogLog 与 Count-Min Sketch）
介绍 Redis 的概率数据结构模块，讲解 Bloom/HyperLogLog/Count-Min Sketch 的适用场景与误差边界，并提供验证方法。
Rerank 交叉编码器在 RAG 中的应用与验证
在初始召回基础上采用交叉编码器进行重排序，给出参数选择与评测流程，以提升命中质量与答案准确性。
RTCDataChannel：数据通道与可靠性策略
使用 WebRTC 数据通道进行端到端低延迟消息传输，设计可靠性与顺序策略，适配游戏与协作场景。
SaaS多租户数据隔离：单库多Schema/行级/RLS与多库
对比常见的多租户数据隔离模式，并结合行级安全（RLS）与审计策略，提升安全与可维护性。
Save-Data：数据节省模式与资源降级策略
检测数据节省模式并针对资源加载进行降级与策略调整，结合请求头与 Network Information API 提升低带宽场景体验。
