RAG

LlamaIndex 是一个为开发「知识增强」的大语言模型应用的框架。**知识增强**，泛指任何在私有或特定领域数据基础上应用大语言模。从数据加载到检索生成，全面掌握Llamalndex框架的完整教程

从架构师视角系统拆解如何量化评估RAG:先讲三元组与检索/生成/端到端三层框架，再落地到Ragas、LLM-as-a-Judge及传统NLP指标，并给出评估流程和实战案例。

通过「生成一检索一沉淀一体检一版本」这个闭环，你的知识库不再是一次性工程，而会像一个可持续运营的产品，持续成长、可度量、可优化。

Query2Doc、Doc2Query做双向改写，用离散/连续/混合索引扩展，多源召回提升相关性与多样性;以Small-to-Big策略在摘要与正文间建立"轻索引-重上下文"的桥梁，兼顾检索效率与答案

在构建企业级 RAG 系统时，最关键的一步：召回（Retrieval）。从基础的Top-K与混合检索，到重排序(Rerank)、查询改写(QueryRewriting),再到动态联网增强-每一种...

即使使用顶尖大模型，RAG的回答仍常出现信息缺失、答非所问甚至"一本正经地胡说八道"。问题究竟出在哪里?

某游乐园AI客服助手，旨在全天候自动解答票务等高频问题并支持图片查询。核心技术为RAG，挑战在于处理多样非结构化文档并确保答案准确。

你有没有过这样的经历？满怀期待地问大模型一个问题，结果它一本正经地胡说八道，编造数据、张冠李戴，甚至“自信满满”地给出错误答案。

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。

大模型时代，向量数据库成了AI应用的“记忆中枢”。从智能客服到个性化推荐，语义搜索的背后，都是它在高效匹配高维向量。但 FAISS、Milvus、Pinecone、Chroma、Qdrant……这么多

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。