RAG 面试深水区 9 道硬核题，从精确率评估到百万级文档存储，从切片策略到多机部署，面试官问到底了。

感知模块第三讲：Agent 探索陌生代码库时，grep + read + follow imports 比 RAG 更直接。渐进发现的三阶段循环，本质是信息觅食理论在 Agent 场景的工程化。

从零搭建 RAG 知识库问答系统：我的 LangChain + Agent 学习笔记 前言 最近花了两周时间，系统学习了 LangChain 生态，从 Prompt 模板到 RAG 检索

前言：Agent 研发必走知识库误区 2026 年再提 RAG 知识库，风向已经变了。用 RAG 搭建 Agent 知识库，开始被很多开发者嫌弃，Agent 工程已经进入上下文精细化管理阶段。 Age

大家好，我是苏三，又跟大家见面了。 前言 最近我又肝了一个新项目：企业智能知识库系统。 这个项目非常实用，可以直接写到简历中，很加分，里面有很多有意思的功能。 更多项目实战在我的技术网站：susan.

这篇文章，我将结合数百个企业项目的实战经验，深度分析千万级文档 RAG 知识库的技术架构、核心挑战、解决方案与商业价值，帮助大家从零构建企业级RAG知识库

RAG技术在过去几年取得了令人瞩目的进展，从学术研究走向大规模商业应用。然而，随着应用场景的不断拓展和技术深度的持续增加，RAG系统面临着一系列新的挑战和瓶颈。

RAG技术自诞生以来经历了快速的发展和演进，从最初的简单检索增强生成，逐步演变为包含多模态、联邦学习、自进化等复杂能力的智能系统架构。

RAG系统中的文本分块策略对检索精度、生成质量和Token成本有重要影响。本文分析了三种主流分块方法： 固定分块、递归分块、语义分块。