一场面试带来的思考 "同学，你简历上写了做过RAG项目，那你说说你的项目是怎么落地的？" 这是阿里面试官问我的第一个问题。当时我心里一紧，心想着这下完了。 我叫小李，某985高校计算机专业研究生一枚。

一、业务背景 需要把数据发送给指定平台，对方平台会提供接口文档，根据接口文档做数据对接 下游平台有多个，因此把这个过程提炼成skill，提升对接代码生成的准确性 二、Skill基本概念 1. Clau

大模型回答不准?RAG来帮忙!本文详解检索增强生成原理，并手把手教你用LangChain+Faiss搭建本地知识库问答系统，让AI回答有据可查、专业可靠。

当你问 AI “什么是人工智能？”时，它真的“读懂”了这几个字吗？其实，AI 根本不理解文字的含义——AI 的“读懂”全是假象!真实逻辑:文本一向量，靠 Embedding 赋能。

什么是向量数据库? 向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到数千不等。 向量通常是通过对原始数据(

引言：掌握工业级RAG系统开发核心技巧，召回率提升65%，推理成本降低40% 一、RAG架构核心问题诊断 企业级应用常见痛点： 单一检索方式导致关键信息遗漏 长文档噪声降低生成质量 模型虚构未检索到的

本文以微软 GraphRAG 为例，讲解索引构建、检索流程到实战应用与可视化展示，并与传统 RAG 对比，全面解析 GraphRAG 的优势。

在 RAG 系统中，即便采用性能卓越的 LLM 并反复打磨 Prompt，问答仍可能出现上下文缺失、事实性错误或拼接不连贯等问题。多数团队会频繁更换检索算法与 Embedding模型，但收

​​引言​​ RAG（检索增强生成）通过融合外部知识库与LLM生成能力，解决了传统大模型的知识滞后性、幻觉问题。但RAG并非固定架构，而是一套可动态组合的技术体系。本文将拆解三类策略、17种实现方案，