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
最佳
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。"
Redis分布式令牌桶限流与一致性窗口最佳实践
通过分布式令牌桶与一致性窗口策略，在多节点环境下实现精确限流与突发吸收，保障服务稳定与公平使用。
ReDoS防护与正则性能治理最佳实践
"通过模式白名单与正则性能治理、超时控制与输入限速，构建可验证的ReDoS防护与稳定校验基线。"
Referrer-Policy 最佳实践：隐私与分析的平衡
"解释 Referrer-Policy 的各策略含义与默认行为，给出跨站隐私保护与站内分析之间的权衡建议，并提供配置示例。"
ResizeObserver 最佳实践：避免回流与稳定观察
"总结 ResizeObserver 的使用与性能注意，解释回调参数与循环风险，给出防抖/解绑与异步处理建议，并提供参考。"
Resource Hints预连接与DNS预取治理（preconnect/dns-prefetch）最佳实践
通过对外部资源的预连接与DNS预取白名单治理，提升首屏性能并降低不受控外联对安全与隐私的影响。
RubyGems依赖治理（required_ruby_version-签名-来源）最佳实践
校验 required_ruby_version 范围、来源白名单与哈希/签名，提升 Ruby 生态依赖的兼容性与完整性。
