"RAG 检索增强生成系统最佳实践（2025版）"
"系统化梳理 RAG 从数据到检索到生成的关键环节，给出可验证的参数与落地方案，帮助在生产中实现稳定高质答案。"
["AI"
LLM输出防护：提示注入、敏感信息与事实核查
通过上下文隔离、输入/输出过滤与引用证据，实现对提示注入与敏感信息泄露的防护，并进行事实核查。
LLM流式输出：SSE/WebSocket与续写策略
在大语言模型应用中，采用 SSE/WebSocket 提供流式输出与断点续写策略，优化用户体验与鲁棒性。
LLM函数调用与JSON模式约束：结构化输出与工具编排
通过函数调用与 JSON Schema 约束实现结构化输出与工具编排，提升可控性与集成效率。
LangGraph与可控代理：状态图与工具编排
基于状态图将代理的步骤与工具调用明确化，实现可控的执行、回退与错误处理，提升稳定性与可维护性。
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。
GraphRAG知识图谱检索：节点/边建模与查询
以知识图谱增强检索与生成，规范节点/边建模与查询策略，提升多跳与关系回答能力。
Function Calling与JSON Schema约束：参数校验与安全
在函数调用中使用 JSON Schema 精确定义参数，保障输入校验与安全边界，提升自动化与可靠性。
Feature Store选型：Feast与Hopsworks对比
对比两大特征存储在在线/离线一致性与回填能力上的差异，指导MLOps落地与特征治理。
