工程笔记
写给真正
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关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的文章。有译文正文时显示译文。没有时显示英文，并注明这一点。
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生产环境中的RAG系统失败的三种原因：上下文碎片化、漂移与滥用。
生产型RAG失败的三种方式：分块导致的上下文碎片化、知识库扩展带来的漂移问题，以及尽管检索效果良好但仍被误用，以及相应的层级级解决方案。
阅读约 11 分钟RAG中的重新排序：交叉编码器与LLM评估器及其延迟对比
第二阶段重排序机制如何优化RAG中的候选项排序，跨编码器与LLM评估器的对比，延迟成本、故障模式以及相应的评估方法。
阅读约 14 分钟Milvus上的高级RAG技术：混合搜索、HyDE、查询重写与重排序。
逐步构建Milvus RAG流程：密集向量与BM25向量、RRF混合搜索、元数据过滤、查询重写、HyDE、分解与交叉编码器重排序。
阅读约 18 分钟RAG检索的调试：Recall@K、BM25、混合融合算法与重排序机制
在一个RAG流程上进行的小型实验中，正确的文本片段被排在第四位，该实验展示了文本分块、BM25、排名融合与重新排名如何影响Recall@3和MRR指标。
阅读约 11 分钟从初步尝试到用于SEC 10-K财报的成熟RAG系统：文本块划分、混合搜索技术。
为什么传统的RAG流程在300页长的10-K财报上会失败，以及相应的解决方案：基于章节划分的文本块处理、混合检索方式、跨编码器重排序、验证机制与元数据引用。
阅读约 8 分钟为何重排序是RAG流程中最具成本效益的重大改进
获取50条结果后进行5级重排：交叉编码器重排如何解决RAG流程中的排序问题，预期能带来的收益与延迟，何时应跳过该步骤，以及应交付哪些内容。
阅读约 8 分钟为什么RAG仍会给出错误答案：混合搜索、重排与Recall@K机制
清洁的文本块并不能保证得到优质答案。了解向量检索的缺陷，以及融合技术、交叉编码器重排器、HyDE和Recall@K指标是如何解决这些问题的。
阅读约 6 分钟RAG的混合检索方案：BM25、排名融合与重排机制优于向量搜索。
纯向量搜索无法检索到完全匹配的术语。通过结合BM25与嵌入模型、互反排名融合技术以及交叉编码器重排器，该RAG系统的检索准确率提升到了91%。
阅读约 6 分钟生产环境RAG中的十种隐蔽检索缺陷，以及每种缺陷的修复方法。
从块大小与重叠度到混合搜索、RRF、重排序、嵌入模型选择及置信度评估：导致错误RAG答案的十种检索错误及其解决方案。
阅读约 16 分钟
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