RAG 检索增强生成最佳实践
RAG 检索增强生成最佳实践RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过在生成前引入检索阶段，使模型具备“查阅资料”的能力，更适合需要事实性与可追溯性的业务场景（知识问答、文档助手、客服等）。本文从架构、数据、检索、生成与评估五个方面给出落地实践指南。一、系统架构分层设
数据科学与AI
RAG 检索增强生成最佳实践：分块、召回与重排序
"系统化阐述 RAG 的分块策略、召回参数与重排序方案，并给出可验证的参数范围与评估方法。"
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。
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。
Ultra Ethernet 1.0 规范解读：AI/HPC 低尾延与拥塞控制
解读 UEC 1.0 的通信栈与关键机制，涵盖新型传输协议、拥塞控制与交换机集体计算卸载，对 AI/HPC 网络的意义与落地建议。
AbortController 可取消的数据管道与持久化
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BFCache 与页面恢复的数据一致性实践
利用 BFCache 的页面恢复能力并在恢复时进行状态校验与更新，确保数据一致性与体验稳定。
IndexedDB 版本升级与数据迁移策略
"围绕 IndexedDB 的版本升级与结构迁移，解析 onupgradeneeded 的最佳实践、对象仓库与索引的变更策略，并给出可靠的数据迁移与回滚方案。"
OPFS 文件元数据索引与快速检索实践
遍历 OPFS 目录并建立文件元数据索引到 IndexedDB，支持按名称、大小与时间快速检索。
Page Visibility 与前端数据刷新策略
`title: Page Visibility 与前端数据刷新策略``categories: Web 开发/前端/数据管理``keywords: Page Visibility,visibilitychange,刷新,一致性,性能``description: 基于 Page Visibility 事
