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RAG 每日一技（十五）：换个“引擎”看世界——以数据为中心的LlamaIndex

RAG框架不止LangChain！本文带你认识另一大巨头：以数据为中心的LlamaIndex。学习它与LangChain在哲学上的不同，并体验其极致的便捷性。

7月前
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RAG 每日一技（十四）：化繁为简，统揽全局——用LangChain构建高级RAG流程

RAG组件太多，手动连接像在粘乐高？本文带你上手AI编排框架LangChain，学习用其核心的LCEL“管道”语法，将检索、精排、生成等高级步骤优雅地“链接”起来，告别繁琐的胶水代码，轻松构建复杂应用

7月前
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RAG 每日一技（十三）：检索一次不够？学习查询改写与迭代式检索！

RAG第一次检索就“翻车”怎么办？别放弃！本文教你两种查询改写“黑科技”：查询分解与HyDE。学习如何让你的RAG系统自我反思，自动将复杂问题拆解，或生成“虚拟答案”来优化检索，从源头提升召回质量！

7月前
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RAG 每日一技（十二）：多路并进，融会贯通！聊聊Map-Reduce RAG策略

嫌Refine策略太慢？本文带你学习源自大数据思想的Map-Reduce RAG策略！通过“分路并行处理，最终汇总统一”的方式，高效地对海量文档进行总结和问答。搞懂它与Refine的区别，让你的RAG

7月前
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RAG 每日一技（十一）：只检索还不够爽？迭代式文档精炼（Refine）了解一下！

还在为上下文窗口不够用而发愁？本文教你一种更“像人”的RAG高级策略：迭代式精炼（Refine）。学习如何让LLM逐一阅读文档，并不断“反思”和“完善”答案，最终生成一个信息更全面、质量更高的回答！

7月前
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RAG 每日一技（十）：向量检索的“死穴”？用混合搜索（Hybrid Search）来拯救！

向量检索的“死穴”被找到了——它不认识关键词！本篇开启RAG高级技巧篇，教你用“混合搜索”来打个补丁。学习将BM25的精确与向量的语义相结合，并用RRF算法融合排序，让你的RAG既懂语义，又不丢细节！

7月前
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RAG 每日一技（九）：你的RAG是“人工智障”还是“真智能”？聊聊RAG的评估

你的RAG是“真智能”还是“人工智障”？别再凭感觉猜了！本文带你入门RAG评估体系，掌握忠实度、相关性等核心指标，并上手开源框架Ragas，体验用AI为你的AI打分，让每一次优化都有数据支撑！

7月前
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RAG 每日一技（八）：连接大脑！为RAG定制强大的Prompt

辛苦检索的上下文，LLM却视而不见，还在一本正经地胡说八道？问题就出在你的Prompt！本文为你提供一个“黄金级”RAG提示词模板，用铁律约束AI，杜绝幻觉，让它学会“知之为知之，不知为不知”。

7月前
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RAG 每日一技（七）：只靠检索还不够？用Re-ranking给你的结果精修一下

向量检索的Top1就是最佳答案吗？未必！本文揭秘能让RAG效果倍增的进阶技巧：Re-ranking（重排序）。学习如何用Cross-Encoder模型为你的搜索结果“精修”，将真正相关的答案从候选集中

7月前
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RAG 每日一技（六）：别再手动管理了！认识你的第一个向量数据库

还在为FAISS的持久化和元数据管理而头疼？本文带你上手“小而美”的向量数据库ChromaDB，体验存储、索引、元数据一体化的丝滑便捷。告别手搓的烦恼，学习用简单的API真正解放你的生产力

8月前
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2025-06-30