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RAG 检索增强生成 🔥

演示查询改写、召回、重排、拼接上下文与最终生成的完整流程。

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重点：检索链路

Query -> Retrieve -> Rerank -> Context -> Generate

推荐下一步

继续沿着相关主题看下去，会更容易把概念和工程实现串起来。

Document -> Chunk -> Embed -> Retrieve

进阶

对比大块、适中、小块切分对召回命中的影响，理解为什么 chunk 大小会改变答案质量。

适合知识库、RAG、搜索项目

Retrieve -> Score -> Rerank -> Keep Top Results

进阶

展示召回结果为什么还要重排，以及最终真正送进模型的片段通常只有少数几条。

适合知识库项目负责人、实施团队

Text -> Vector -> Similarity -> Clusters

入门

通过二维示意和相似度说明文本如何落入向量空间。

适合初次接触知识库的用户