RAG 检索增强生成实战:Embedding + Vector DB + ReRank
从零搭建生产级 RAG 系统:文档分块策略(Chunk Size/重叠窗口)、Embedding 模型选型与向量化、向量数据库(PGVector/Milvus)检索过滤、Reranker 重排精修 Top-K,加上引用溯源和 Prompt 压缩优化,附完整可运行代码。
从零搭建生产级 RAG 系统:文档分块策略(Chunk Size/重叠窗口)、Embedding 模型选型与向量化、向量数据库(PGVector/Milvus)检索过滤、Reranker 重排精修 Top-K,加上引用溯源和 Prompt 压缩优化,附完整可运行代码。
系统入门 Prompt Engineering 三大核心技术:Few-Shot 示例学习注入专业领域风格、Chain-of-Thought (CoT) 思维链引导复杂推理、JSON Schema 强制结构化输出对接下游系统。附真实 prompt 模板和避坑指南。