RAG 与知识库
RAG 检索不是接上向量库就结束：一次可复现的中文策略库排序实验
在这组小型固定任务上，显式领域扩展把 MRR@10 从 0.95 提到 1.00；过滤零分伪候选后，RRF 仍是 1.00 但没有任何增量收益。
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RAG 与知识库
RAG 知识库从 0 到 1 的工程实践
从文档清洗、切分、向量化、召回、重排到答案生成，复盘一个 RAG 系统的工程落地过程。
面试准备
AI 应用开发面试准备地图
AI 应用开发面试要同时准备概念理解、工程落地和项目表达。
模型原理与推理
Gemini 1.5 Pro 的 1M 上下文意味着什么：长上下文没有自动终结 RAG
1M token 实验窗口证明长上下文成为新的系统变量，却没有证明整库直塞比检索更准、更便宜；选型必须比较完整任务的召回、干扰、延迟和缓存复用。