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该手册是生成式 AI 落地的 “实操手册”，聚焦 RAG（检索增强生成）技术全流程落地。从技术底层拆解来看，详细讲解数据采集（含结构化 / 非结构化数据清洗规则）、向量数据库选型（对比 Pinecone、Milvus 等主流工具的性能与成本）、检索策略优化（如 BM25 与向量混合检索提升召回率 30%），还覆盖多模态 RAG（图文音视频协同检索）的实现方案。
结合企业级场景，提供电商智能客服、医疗问诊知识库等定制化案例，例如某三甲医院通过该手册方案构建的医学问答系统，准确率达 92%，响应速度缩短至 0.8 秒。同时，针对 RAG 常见痛点，如知识时效性更新、小模型适配，给出增量索引、模型蒸馏等解决方案，适合技术开发者快速落地 RAG 项目。
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