RAG

生产级 RAG 架构:权限、版本与可观测性 featured image

生产级 RAG 架构:权限、版本与可观测性

设计可上线的 RAG 系统,覆盖文档摄入、权限过滤、索引版本、缓存、评估与故障降级。

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杨劲松
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RAG 基础管道:从文档到可引用答案 featured image

RAG 基础管道:从文档到可引用答案

理解 RAG 的摄入、切分、检索、增强生成全流程,并用来源引用约束回答。

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杨劲松
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RAG Retriever 优化:从 Top-K 到混合检索与重排 featured image

RAG Retriever 优化:从 Top-K 到混合检索与重排

系统调优 RAG 检索器,理解 BM25、向量搜索、混合召回、重排和上下文压缩的取舍。

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杨劲松
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RAG Embedding 与向量数据库:相似度背后的工程细节 featured image

RAG Embedding 与向量数据库:相似度背后的工程细节

理解 embedding、距离度量、索引元数据与增量更新,搭建可靠的向量检索层。

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杨劲松
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Python AI 工程:把模型调用接入可靠应用 featured image

Python AI 工程:把模型调用接入可靠应用

将 Python、RAG、Agent 与模型调用组织成可测试服务。结合真实后端场景拆解 AI Engineering with Python 的边界、失败路径与生产实践。

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杨劲松
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RAG系统中的三层幻觉预防:实践指南 featured image

RAG系统中的三层幻觉预防:实践指南

学习如何通过三层方法预防RAG系统中的LLM幻觉:检索过滤、提示词工程和输出验证

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杨劲松
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使用LangChain构建RAG管道:从文档处理到向量搜索 featured image

使用LangChain构建RAG管道:从文档处理到向量搜索

使用LangChain构建生产级RAG(检索增强生成)管道的完整指南,涵盖文档预处理、向量存储和检索优化

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杨劲松
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农业知识问答系统 featured image

农业知识问答系统

基于LangGraph目标导向型智能体架构的农业知识问答系统