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RAG 选型必看：开源与轻量级知识库 Chunking 拆解工具深度对比
在搭建 RAG系统的过程中，Chunking 是决定最终检索召回率与精准度的核心工程环节。特点: 当前 Python 生态中极具代表性的超轻量级 Chunking 库。
RAG 核心概念原理：Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回
一、为什么需要 RAG —— LLM 的先天局限向 ChatGPT 询问企业内部系统相关问题，常会出现这样的情况：它给出一段看似逻辑通顺、实则完全错误的回答，不少人都遇到过类似状况。写代码时若提问 “这个框架的 v2.3 版本 API 怎么用”，它提供的却是早已淘汰的 v1.
RAG 中的文档怎么存？Chunking 切割策略讲透
RAG 的 Chunking 不是简单把文章切碎，而是决定“检索系统能不能刚好找到那一段证据”。切错了，后面再好的向量库、再贵的大模型，也只能在错误材料上努力。一、文档为什么不能整篇存进向量库？
下雨时的各种英文表达知多少，你还只会用rainy day形容下雨天吗？
已经连续下了两天大雨了，看起来天气已经破坏了我们的计划。我帮人照看孩子挣了点钱，我要存着等以后需要的时候再用。
RAG从零到落地：chunking、embedding、rerank三步带练
FDE实战教程第4期｜RAG 从零到落地：chunking、embedding、rerank 三步带练系列说明：FDE实战教程第4期，进入实战篇。第3期聊了 FDE vs AI Engineer 之争，这期开始动手——用 15 行代码跑通一个真正能用的 RAG。
用手机看字总觉得头晕？调这3个设置就够了
提问！下面两个字体，用你的手机看，哪个更容易一眼辨认？A是黑体，B是宋体。打开手机，公众号正文、微博、新闻App、系统设置菜单，几乎清一色地都是黑体；但奇怪的是，如果翻开纸质书，就会发现绝大部分的纸质书都采用宋体。为什么会这样？难道是因为“电子”和“纸质”水火不容？