向量检索 | 人人都是产品经理

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都叫RAG？其中有个家伙是假的

RAG技术正被广泛讨论，但市面上混杂着三种截然不同的实现方式。本文将撕开伪概念的面纱，直击'直接扔文档'、联网搜索与本地向量检索三类技术的本质差异，揭示为何60%从业者对联网搜索RAG存在根本性误解，并剖析企业级向量检索在文档切割环节隐藏的致命陷阱。

RAG 向量检索技术原理

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企业级RAG从Demo到生产的蜕变充满陷阱与惊喜。Synology的技术支持响应时间从22小时压缩到半小时，金融客服准确率从68%跃升至92%，这些数字背后是一整套工程化思维的胜利。本文将拆解数据管道构建、检索优化、生成控制等关键环节，揭示RAG真正落地企业所需的系统架构思维。

RAG 企业级AI 向量检索

AI,个人随笔

在RAG技术中，检索与召回是关键环节。本文深入剖析了检索的多重机制，包括关键词、向量、知识图谱检索，并探讨了影响RAG系统性能的核心工程指标，助力企业级检索架构的优化。

RAG 向量检索技术原理

业界动态

向量检索技术正在成为RAG智能问答的“隐形功臣”，让很多企业/专业领域繁复庞大的知识库真正“活起来”，而作为产品经理，理解他的“有效”和“有限性”，能真正地将这个检索技术为产品所用。

RAG 向量检索经验总结