🏷️ 向量检索

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Marqo 是一个开源、云原生的张量搜索引擎，将机器学习直接嵌入检索流程，实现向量搜索与全文检索的混合排序，无需机器学习专家即可开箱即用地构建语义搜索、图像搜索和 RAG 应用。

ClickHouse 是面向实时分析的开源列式数据库，海量数据亚秒级查询，内置向量检索能力，为 AI 与遥测数据提供极速的实时洞察。

Timescale 是基于 PostgreSQL 的时序与分析数据库，内置向量能力与 AI 函数，高效处理 AI 时代的实时指标、事件与嵌入数据。

深入剖析2026年RAG系统优化的6大核心技术，涵盖分块策略优化、混合检索、重排序、查询转换、Graph RAG和多模态RAG，附代码示例和性能数据。

深入剖析2026年RAG技术的关键演进——混合检索、GraphRAG、Agentic RAG与长上下文模型的关系，给出企业构建高精度知识库的工程架构。

很多RAG系统召回一堆文档却答不到点上，根因往往是被忽略的ReRank重排序。本文讲透RAG检索的精排链路：粗排、精排、阈值过滤、混合检索，并给出可落地的评测方法。

很多人把RAG效果差归咎于大模型，其实根子在检索前端的chunking。本文从固定长度分块、语义分块到父子分块讲透三种策略的取舍，并给出按文档类型选择分块方式的实战建议。

深入拆解RAG检索失败的五大原因，覆盖Chunk切分、混合检索、重排序、上下文压缩等实用优化手段，附可直接照抄的检索调优清单。

向量检索召回了对的文档却排在后面？加入重排序模型是提升RAG质量性价比最高的一步。本文讲原理、选型、集成与效果评估。