标签：检索增强生成

2026-07-19andy阅读(63)

引言：RAG的承诺与现实 2024年至2026年间，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）从一个学术概念迅速演变为大模型落地最主流的工程范式。几乎每一家正在构建AI应用的团队，都在某个阶段尝试...

2026-07-18andy阅读(82)

为什么 Reranker 是生产级 RAG 系统中不可或缺的关键组件 在构建基于向量搜索的 RAG（检索增强生成）系统时，许多开发者将大量精力投入到 Embedding 模型选型、向量数据库性能和分块策略优化上，却往往忽视了检索链路中一个至...

2026-07-12andy阅读(82)

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大语言模型落地企业应用的主流架构。然而，许多团队在搭建完基础RAG原型后，发现检索结果不准确、回答质量不稳定、用户体验欠佳等问题。本文将聚焦RAG系...

2026-07-02andy阅读(111)

ChromaDB 向量数据库从入门到实战：构建高效 RAG 应用的完整指南 在大型语言模型（LLM）应用爆发的今天，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为构建知识密集型 AI 应用的核心...

2026-06-23andy阅读(192)

什么是RAG（检索增强生成）？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是2023年以来大语言模型应用中最重要的一项技术架构。它通过将外部知识检索与语言模型生成能力相结合，有效解决了大模型R...