工程笔记
写给真正
交付技术栈的人
关于 React、Node.js、TypeScript 与 AI 的原创文章，来自与我们操作层软件同一套工程实践。正文为英文。
标签：Vector Database
RAG映射：流程阶段、核心组件及版本格局
了解检索增强生成从端到端的运作原理，RAG系统需要哪些组件，以及各种不同的RAG变体是如何归类到同一框架中的。
阅读约 12 分钟设计实用的RAG处理流程：分块、过滤与流式处理
基于实际应用的RAG框架详解：结构感知的分块处理、安全的语素分割、三阶段检索过滤、片段重组、提示词设计以及流式处理。
阅读约 17 分钟为何生产级 RAG 正在超越专用向量数据库？
探讨为何独立向量数据库在实战中的 RAG 系统中逐渐失势，以及混合检索、过滤与统一数据层如何重塑这一技术架构。
阅读约 14 分钟RAG与代理式RAG与图结构RAG：如何选择合适的检索架构
了解天真的RAG在多跳查询和结构化数据处理上为何会失败，以及代理循环与基于图的检索分别如何弥补不同的缺陷。
阅读约 7 分钟向量数据库详解：机器如何通过语义进行搜索
向量数据库如何将文本转换为嵌入向量，从而使语义搜索能够根据含义查找结果，以及它与传统行索引数据库有何不同。
阅读约 7 分钟RAG详解：人工智能系统如何按需获取最新知识
检索增强生成的工作原理，从分块与嵌入到向量数据库与语义搜索，详解模型如何无需重新训练即可给出优质答案。
阅读约 13 分钟
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