RAG 实践笔记

概述

RAG（Retrieval-Augmented Generation）将检索与生成结合，提升 LLM 的准确性与可追溯性。

核心组件

• 检索器：向量数据库、关键词检索
• 生成器：LLM 模型
• 编排层：Prompt 构建、上下文管理

实践建议

1. 分块策略影响召回质量
2. 重排序可显著提升效果
3. 控制上下文长度以控制成本