一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

绷不住了

听说部分互联网厂的员工在工位上猝死可得5倍年薪赔偿？ 我发现互联网还有献祭流这种玩法啊。假如生命只剩5小时，我建议4个小陪伴父母，半小时自己去买点好吃的，剩下半小时直接打开mac开始办公。来吧，互联网职业生涯的最后一舞！ 互联网这个版本的强度还是太超标了啊！ 至于为什么会猝死你别管。#牛客AI配图神器#