RAG 检索增强生成最佳实践：分块、召回与重排序
"系统化阐述 RAG 的分块策略、召回参数与重排序方案，并给出可验证的参数范围与评估方法。"
检索
OPFS 文件元数据索引与快速检索实践
遍历 OPFS 目录并建立文件元数据索引到 IndexedDB，支持按名称、大小与时间快速检索。
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）
OpenSearch k-NN 向量检索与参数优化（2025）一、索引与配置HNSW：设置 `m`/`ef_construction`；匹配向量维度与度量。索引映射：声明 `knn_vector` 字段与度量（cosine/L2）。二、查询与优化efSearch：提升召回的同时控制延迟；按查询类型动
RAG 检索增强生成最佳实践
RAG 检索增强生成最佳实践RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过在生成前引入检索阶段，使模型具备“查阅资料”的能力，更适合需要事实性与可追溯性的业务场景（知识问答、文档助手、客服等）。本文从架构、数据、检索、生成与评估五个方面给出落地实践指南。一、系统架构分层设
向量检索实战：HNSW 与 IVF 的参数选择
"对 HNSW 与 IVF 索引的适用场景与核心参数进行对比，给出召回率、查询耗时与内存占用的权衡建议与注意事项。"
RedisJSON与RediSearch全文检索治理
使用 RedisJSON 存储文档并通过 RediSearch 建索引与查询，规范字段与分词策略，构建高效检索能力。
向量数据库选型：pgvector/Milvus/Weaviate与内存索引治理
对比主流向量存储与索引（HNSW/IVF/Flat），结合内存占用与一致性需求，进行合理选型与治理。
OpenSearch 2.15 版本解读：混合检索并行化与向量成本优化
总结 2.15 在向量/混合检索与运维成本上的改进，包含混合检索并行、k-NN Lucene 引擎下禁用 doc values、重建工作流与径向搜索能力。
