rag

Web开发者实战RAG评估：从指标到工程化验证体系图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们习惯用单元测试、E2E测试、性能监控来保障系统质量。但当引入RAG（Retrieval-Augmented Generation）后，传统测试方法失效了：

大猫子的技术日记

图文混合RAG 系统菜谱实现指南[1] - 如何烹饪一份RAG届的‘酸辣土豆丝‘: ‘Naive RAG‘本文是对RAG技术全栈指南的学习笔记, 未完待续, 持续更新. 如果感兴趣, 可以多多交流.RAG 是什么? 引用 Langchain 官方文档对 RAG 技术的定义, Retrieval Augmented Generation(RAG) is a technique that enhances Large Model(LLMs) by providing them with relevant external knowledge.(RAG技术是一个通过检索为大模型提供精确外部知识来实现模型能力增强的技

从传统后端到AI智能驱动：Java + AI 生态深度实战技术总结站在 2025 年的岁末回望，这一年无疑是大模型（LLM）从“技术狂欢”走向“落地实战”的关键一年。作为一名深耕 Java 领域的开发者，我深刻感受到了技术范式的转变：AI 不再只是一个简单的 API 调用，而是正在深刻重构我们的业务逻辑、架构设计乃至编程思维。

Web开发者进阶AI：Advanced-RAG上下文压缩与过滤原理及实战应用图片来源网络，侵权联系删。在构建基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的AI Agent应用时，Web开发者常遇到一个核心瓶颈：检索返回的上下文过长、冗余甚至包含噪声，导致大模型响应慢、成本高、答案偏离重点。而 Advanced-RAG 中的上下文压缩（Context Compression）与过滤（Context Filtering）技术，正是解决这一问题的关键。

Web开发者实战多模态RAG：图表文检索系统从0到1图片来源网络，侵权联系删。在传统Web开发中，我们处理的是结构化数据（JSON、数据库）和非结构化文本（Markdown、富文本）。但现实世界的信息远不止于此——图表、截图、流程图、产品示意图等视觉内容无处不在。

03 RAG - RAG简介RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提升大语言模型在回答专业问题时的准确性和可靠性。换句话说，就是通过自有垂直领域数据库检索相关信息，然后合并成为提示模板，给大模型润色生成回答。

从Web开发到AI应用——用FastGPT构建实时问答系统图片来源网络，侵权联系删。在传统Web开发中，我们习惯于通过API获取结构化数据、渲染页面、处理用户交互。而当AI能力（如大语言模型）逐渐成为应用的核心组件时，Web开发者其实拥有天然优势——我们早已熟悉“请求-响应”模型、服务编排、前后端协作等核心逻辑。

如何使用LangChain开发RAG系统：从理论到实践将大型语言模型与外部知识源结合，构建智能问答系统的完整指南RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术。它通过从外部知识库中检索相关文档片段，然后将这些信息作为上下文提供给语言模型，从而生成更准确、更有依据的答案。

本地搭建检索增强生成(RAG)大模型知识库项目创建单独的python环境conda create -n python311 python=3.11.7

qKnow 知识平台商业版 v2.1.1 正式发布：图谱问答与语义检索能力全面升级qKnow 商业版 v2.1.1 并不是一次简单的功能叠加，而是围绕“是否好用、是否稳定、是否可持续使用”进行的一次系统升级。从图谱问答能力的引入，到抽取任务状态与日志完善，再到搜索体验和界面细节优化，新版本在多个关键路径上提升了实际使用体验。

Advanced-RAG原理：RAG-Fusion 检索增强生成的多查询融合实战图片来源网络，侵权联系删。在构建AI问答系统时，很多Web开发者会直接采用“用户输入 → 向量检索 → LLM生成”的经典RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。这就像我们在电商网站实现一个商品搜索框：用户输入“轻薄笔记本”，系统返回匹配的商品列表。

【AI】RAG智能问答的三层优化策略如何让AI助手不仅能回答故障报警问题，还能处理操作指南、维护保养、注意事项等各类现场工作问题？本文通过一个实际项目案例，深入解析RAG（检索增强生成）系统的三层优化策略。

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【开源chunk】超越chonkie 达到人工级chunk效果chunk是rag等流程的第一步，chunk的好坏，直接决定了rag、图谱提取等方法的质量。结构合理的chunk，能提供更完整的信息，同时提供兄弟节点扩展、父节点寻找等功能。

Web开发者快速上手AI Agent：基于Advanced-RAG的提示词应用图片来源网络，侵权联系删。在AI应用开发浪潮中，越来越多Web开发者希望将自身技术栈延伸至AI领域。然而，面对“Agent”“RAG”“提示词工程”等术语，不少前端或后端工程师感到无从下手。本文将从Web开发者的视角出发，通过类比熟悉的开发场景（如API调用、状态管理、组件复用），系统讲解如何基于Advanced-RAG架构优化Agent提示词，并提供可运行的Node.js + React端到端项目示例，助你平滑转型AI应用开发。

一代明君Kevin学长

RAG中的上下文压缩（Contextual Compression）RAG中的上下文压缩（Contextual Compression）RAG系统的本质，就是“先检索，再生成”。你问个问题，系统先去知识库里搜一圈，把相关的内容捞出来，然后丢给大模型生成答案。

赋范大模型技术社区

Agentic-GraphRAG 架构实践：较 GraphRAG 成本降低90%在大模型应用的深水区，很多开发者都会遇到这样的窘境：原生 RAG 面对复杂逻辑像个人工智障，只会根据语义相似度乱翻书；而 Microsoft GraphRAG 效果虽好，价格高出天际，处理几万字文档就要数美金，且索引速度慢如牛。

从 RAG 召回失败到故障链推理在设备运维领域，很多团队在尝试用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）来做“智能运维问答”或“故障诊断助手”时，都会遇到一个高度一致的问题：

一语雨在生无可恋敲代码~

RAG的一点思考RAG有一个很典型的模块叫文本切块，然后检索。切块部分可以按window窗口切，检索部分也可以多路径检索，兼具稀疏检索，稠密检索和数据流检索。

Spring-AI RAG 如何提高召回率?💼 求职意向：本人目前正在积极寻找新的工作机会，欢迎各位大佬推荐或内推！🤝 📝 能力简述：详细的技术栈、项目经验及过往履历请见我的 Gitee 简历。同时，我也在持续更新技术博客，希望能通过分享与大家共同进步。 📄 我的简历：Gitee 简历链接