🏷️ 检索增强

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Command R 是 Cohere 面向企业级 RAG 检索增强的旗舰大模型，支持引用溯源、多语言与高效指令调用，帮助企业以更低成本落地生成式 AI。

LightRAG 是轻量高效的开源检索增强生成框架，基于图结构索引实现快速、精准的知识问答。

手把手教你搭建生产级RAG系统，涵盖Chunking策略、Embedding模型选择、检索优化、Rerank机制、缓存策略等关键技术细节。

从文档处理、切片策略、向量化、检索优化到评测反馈，一文讲透企业RAG知识库从0到1的落地细节，避开常见坑。

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。

很多人把RAG答不好归咎于模型弱,其实八成卡在检索质量上,尤其是切分与召回。本文从切块策略、重叠设计、混合检索到重排序,给出让RAG从『能答』升级到『答得准』的一线可调参数。

RAG效果差八成出在分块上。本文用原理加代码讲透固定长度、语义分块、父子分块、上下文增强等策略的取舍，并给出选型决策表。

从检索质量、生成忠实度到端到端任务成功率，一套可落地的RAG评测体系，含RAGAS、TruLens等工具选型与自动化评测管线搭建方法。

分块是RAG最被低估的环节。固定长度、语义分块、层次分块、父子文档、按结构切——五种策略的取舍与代码思路。

RAG不是塞个向量库就完事。本文手把手讲如何科学评测你的RAG系统——检索质量、答案忠实度、幻觉检测，以及一套可落地的评测流程。