RAG 与向量检索 · 内容地图
对象：把外部知识以可检索形式接到 LLM 生成前的管线；与纯参数记忆、纯提示词注入区分。
建议顺序：总流程 → 切块 → 向量与库 → Rerank → 评估。
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- RAG 的基本流程与局限
- Chunking 有哪些常用策略
- Embedding 模型怎么选
- 向量库与 pgvector 类方案怎么选
- 为什么 RAG 还需要 Rerank
- 检索与排序效果怎么评（Recall、MRR、nDCG）
本目录动态
TABLE file.mtime AS "最近更新", tags
FROM "01-AI大模型/RAG与向量检索"
WHERE file.name != "index.md" AND !contains(file.name, ".gitkeep")
SORT file.mtime DESC