RAG 檢索增強生成實戰:Embedding + Vector DB + ReRank
從零搭建生產級 RAG 系統:文檔分塊策略(Chunk Size/重疊窗口)、Embedding 模型選型與向量化、向量數據庫(PGVector/Milvus)檢索過濾、Reranker 重排精修 Top-K,加上引用溯源和 Prompt 壓縮優化,附完整可運行代碼。
從零搭建生產級 RAG 系統:文檔分塊策略(Chunk Size/重疊窗口)、Embedding 模型選型與向量化、向量數據庫(PGVector/Milvus)檢索過濾、Reranker 重排精修 Top-K,加上引用溯源和 Prompt 壓縮優化,附完整可運行代碼。
系統入門 Prompt Engineering 三大核心技術:Few-Shot 示例學習注入專業領域風格、Chain-of-Thought (CoT) 思維鏈引導複雜推理、JSON Schema 強制結構化輸出對接下游系統。附真實 prompt 模板和避坑指南。