RAG
讲清检索增强生成是怎么工作的，以及 Embedding、向量数据库和重排序在企业知识库问答里各自扮演什么角色。
RAG 是检索增强生成，让大模型在回答前先从外部资料找证据，而不是直接凭记忆生成。RAG 的基本流程，以及 Embedding、向量数据库和重排序模型在知识库问答里分别负责什么，能帮团队少走检索和切片上的弯路。
RAG 到底是什么？它和微调、提示词工程的区别
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种让大语言模型先查资料再回答的技术：模型在生成答案之前，先从外部知识库中检索与问题相关的内容，再把这些内容作为依据写出回答。它解决的正是模型的两个老毛病——训练数据有截止日期、遇到不知道的事容易一本正经地编造（幻...
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AI 网址链接打不开怎么办？先判断是编造的还是真失效了
AI 给的网址链接打不开，大多是模型现编的：纯聊天模式的 AI 并没有一个真实的网址库，它的链接是按格式猜出来的，看起来像真的，但这个页面可能从来就不存在；少数情况才是页面确实失效了、被登录或付费墙挡住，或者 AI 搜索把引用配错了。遇到打不开的链接，先花 30 秒判断它属于哪一种，再决定要不要找替...
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上下文窗口不是越大越好：1M token 背后的注意力代价和三个误解
上下文窗口是模型一次能"看到"的 token 总量上限：提示词、对话历史、检索到的资料，加上模型已写出的回复，全部按顺序排进这段序列。它决定模型的工作台有多大，但不决定它有多聪明——1M token 的窗口装得下上千页文档，却不等于模型真能用好每一页。 上下文窗口里到底装了什么 窗口里装的不是文件，...
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向量数据库是什么？它和普通数据库差在哪
向量数据库是专门存储、索引和查询向量数据的数据库。普通数据库擅长按字段精确查询，比如订单号等于多少；向量数据库擅长按相似度查询，比如哪几段文档和这个问题最接近。 为什么 AI 应用需要它 大模型应用经常要处理非结构化内容：文档、网页、客服记录、图片、音频。Embedding 模型会把这些内容转成高维...
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Embedding 是什么？AI 为什么能按语义搜索
Embedding 可以理解为把文字、图片、音频等内容转换成一串数字向量。AI 能按语义搜索，不是因为它像关键词搜索一样逐字匹配，而是因为相近含义会在向量空间里靠得更近。 一个直观例子 如果用户搜索“怎么退货”，文档里写的是“申请售后退款流程”，传统关键词搜索可能匹配不到；Embedding 搜索会...
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RAG 是什么？为什么知识库问答离不开检索
RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，中文常叫检索增强生成。它的核心不是让模型记住所有资料，而是在回答前先从外部知识库找相关内容，再让大模型基于这些内容生成答案。 它解决的是什么问题 普通大模型只依赖训练时学到的知识和当前输入，遇到公司制度、产品文档、合同条款、最...
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