作者 | Anjolaoluwa Ajayi 编译 | 岳扬 检索增强生成（RAG）是许多 AI 工程师又爱又恨的技术（包括我）。 没错，因为从理论上看，它简单极了：“从你的定制数据中检索正确的上下文

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前言 你有没有好奇过，像 v0、Cursor、Devin、Windsurf Agent 这些 AI 明星产品，它们背后的系统级提示词（system prompt）究竟长什么样？又是如何训练出如此聪明、

一、什么是 AI 提示词？ AI 提示词（Prompt）  是用户与人工智能模型（如 ChatGPT、豆包、DeepSeek、文心一言等）交互时输入的指令、描述或问题，用于引导 AI 模型生成符合预期

基于 ES 擅长关键词匹配；Milvus具备”语义“优化能力，可以对近、同义词的内容进行检索的特性，我通过结合他们二者的能力来支撑内部文档的全文检索业务。接下来，我将会跟大家一起探讨落地的实现方案！

在dify中，`知识库检索`是核心功能之一，这里面大大小小的环节也比较多，但是在前端来看只有一个输入和一个输出，那么是如何工作的？

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FastGPT提供三种知识检索模式：语义、全文和混合检索，利用向量模型技术实现精准搜索。文章深入分析了FastGPT的业务流程、源码实现和优化建议，展现了其在知识管理系统中的高效性和准确性。