"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
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
"向量检索与RAG落地：分块、嵌入、召回与重排"
"给出端到端 RAG 流程与关键参数选择建议，覆盖分块、嵌入、召回与重排，帮助工程化落地与效果提升。"
"RAG混合检索与知识增强生成实践"
"深入探讨RAG架构中的混合检索策略，结合向量检索、关键词检索和知识图谱的多模态检索方案，通过实际案例展示如何构建高精度的知识增强生成系统。"
"RAG系统实践：Milvus vs Qdrant向量数据库对比"
"从架构、性能与运维维度对比Milvus与Qdrant在RAG检索增强系统中的表现，附查询延迟、召回率与资源开销验证数据，助力向量库选型与落地。"
LangChain与LlamaIndex：检索与工具编排对比
比较两大常用框架在检索链路与工具编排上的抽象与生态，指导项目选型与落地。
GraphRAG：图结构增强检索与关系推理
以图结构作为知识组织与检索基础，结合语义检索与关系推理提升长链路问题的答案质量与可解释性。
