rag
"RAG 检索增强生成系统最佳实践（2025版）"
"系统化梳理 RAG 从数据到检索到生成的关键环节，给出可验证的参数与落地方案，帮助在生产中实现稳定高质答案。"
"向量检索与RAG落地：分块、嵌入、召回与重排"
"给出端到端 RAG 流程与关键参数选择建议，覆盖分块、嵌入、召回与重排，帮助工程化落地与效果提升。"
GraphRAG：图结构增强检索与关系推理
以图结构作为知识组织与检索基础，结合语义检索与关系推理提升长链路问题的答案质量与可解释性。
RAG 评估与可复现实验流程（2025）
RAG 评估与可复现实验流程（2025）RAG 的优化需数据驱动与可复现。本文给出评估与回放流程。一、评估集与采样分层采样：覆盖主流与长尾问题。版本管理：评估集与数据源版本化，记录变更。二、指标与记录指标：召回率/准确率/引用正确率与覆盖度。记录：检索片段与生成输入输出日志，支持回放。三、回放与对照
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
"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。"
