rag

第5节：动态切片策略与重叠机制提升RAG召回率RAG与Agent性能调优：5.动态切片策略与重叠机制提升RAG召回率Gitee地址：https://gitee.com/agiforgagaplus/OptiRAGAgent

高并发电商与AI智能客服场景下的Java面试实战：从Spring Boot到RAG与向量数据库落地场景：某头部互联网大厂，核心业务为电商 + 智能客服 + 广告推荐。角色：面试岗位：Java 后端工程师，主要做电商订单 + 用户画像 + AI 智能客服 / RAG 问答机器人相关的业务。

Spring Boot + Spring AI 实战：从零构建企业级 AI 应用随着大模型技术的快速发展，AI 应用开发已经从 Python 专属扩展到多语言生态。Spring AI 作为 Spring 官方推出的 AI 工程化框架，让 Java 开发者能够以熟悉的 Spring 编程模型快速构建企业级 AI 应用。本文将从零开始，详细介绍如何使用 Spring Boot 3.5 和 Spring AI 1.0 构建一个完整的 AI 应用，涵盖 ChatClient API、Tool Calling、RAG 检索增强、向量数据库集成等核心功能。通过本文，你将掌握 Spring AI

第4节：切片语义割裂怎么办？RAG与Agent性能调优：4.切片语义割裂怎么办？Gitee地址：https://gitee.com/agiforgagaplus/OptiRAGAgent

如何评估RAG系统的效果RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统由检索（Retrieval） + 生成（Generation）两个核心模块组成，评估需分层进行，不能只看最终答案。

轻量级RAG与SKILL架构深度融合：专属知识库驱动智能体精准知识匹配应用实践.138我们在做大模型落地时基本都有共识：光靠大模型本身很容易出现幻觉，回答不严谨、业务知识对不上，所以RAG检索增强生成几乎成了标配。但真正用起来同样会发现，传统RAG更像一个大一统知识库，把所有业务资料、文档、规则全都塞进一个向量库里，看似全面，实则问题一堆。知识多了之后检索混乱，客服话术和技术方案互相干扰，检索精度下降；更新一条业务规则就要重构整个库，维护成本极高；而且知识库和智能体能力绑死在一起，想加个新功能、改个问答逻辑都牵一发动全身。

RAG 基础版 -- 基于langchain框架基于langchain 0.3.28 构建RAGpending

Java 开发者零成本构建 RAG 知识库：Spring AI Alibaba + Ollama 搭建本地 RAG 知识库大模型再聪明，也不了解你的公司内部文档。RAG 就是让通用模型学会"你的知识"的最佳方案。假设你是一家公司的技术负责人，团队积累了大量内部文档——产品手册、运维手册、技术规范、FAQ。现在你想做一个智能问答系统，让员工可以用自然语言提问。

4月6日（RAG系统）使用二进制量化技术，使RAG的内存效率提高32倍我们使用LlamaIndex的目录读取工具来导入文档。该工具能够读取多种数据格式

多模态RAG实战：从表格到音视频的全链路落地指南多模态处理 = 对文本、表格、图片、音频、视频等不同模式的数据，分别用最优方案处理，最终融合得到结果的过程。

高并发内容社区实战面试：从 Java 基础到 Spring Cloud、Kafka、Redis、RAG 搜索全解析场景：互联网大厂 Java 岗现场面试，业务是“高并发内容社区 + AI 搜索推荐”。角色：背景：公司做一个类似「内容社区 + UGC + AIGC」的平台，用户可以发视频、图文，AI 自动生成摘要和标题，并支持点赞、评论、收藏。第一轮先从单体应用与基本 Web 能力问起。

软件工程师知识库搭建本文介绍一些个人工作中的搭建一些知识库，经常需要查询内容都适合做成知识库，利用RAG技术实现全文搜索和智能匹配，知识库软件可以使用notion或者腾讯的ima工具。

第十三章：RAG知识库开发之【GraphRAG 从基础到实战】随着大语言模型（LLM）的快速发展，检索增强生成（RAG）已成为解决模型“幻觉”、引入外部知识的核心技术，广泛应用于智能问答、知识库构建、智能运维等场景。传统基于向量的 RAG（Vector RAG）虽能实现语义检索，但存在知识碎片化、缺乏逻辑关联、多跳推理能力弱等痛点，难以满足复杂场景下的精准检索与推理需求。

Agent学习--RAG--BM25+倒排索引在上一篇RAG文章中，我们回顾了RAG的核心思想，主要是分块策略以及检索中关于向量数据库的匹配规则。现在我们来重点回顾一下检索的BM25和倒排索引

生产级的复杂RAG系统流程复杂RAG的索引阶段需要比基础RAG考虑得更周全。文档加载与智能分块加载：使用Unstructured、LlamaIndex等工具解析PDF、Word等格式。

企业AI的运行底座是什么？和AI工具有什么本质区别？2026年，企业采购AI工具已经不是新闻。但一个普遍存在的现象是：工具买了一大堆，业务效率却没有明显提升。

一个针对医疗RAG系统的数据窃取攻击工具该程序的核心功能并非其表面所宣称的“精准医疗数据提取”，而是一个专门设计用于攻击医疗领域检索增强生成（RAG）系统，以窃取敏感患者医疗记录的攻击脚本。程序通过模拟一系列看似合理的、高权限的医疗数据查询请求，试图诱导或“欺骗”后端的RAG系统泄露其本不应公开的完整、结构化医疗数据。

RAG 知识库检索参数怎么调？一篇讲清 top_k、BM25、Rerank、各种阈值的区别很多人在刚开始做知识库问答、Dify 工作流、RAG 系统时，最容易遇到的问题不是“模型不够强”，而是：

第十二章：RAG知识库开发之【RAG的预检索和后检索：核心优化策略与实践】随着大语言模型（LLM）的快速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为连接海量知识库与生成模型的核心技术，广泛应用于智能问答、文档助手、知识库检索等场景。RAG的核心逻辑是“检索+生成”，通过先从知识库中检索与用户查询相关的信息，再将检索结果作为上下文输入LLM，从而生成准确、有依据、不编造的回复。但在实际应用中，基础RAG常常面临检索效率低、相关性不足、生成内容冗余等问题，而预检索与后检索的优化的是解决这些问题的关键。