RAG

本文将介绍如何在 .NET 9 与 Semantic Kernel 框架下，基于 Azure AI Search、混合向量检索、语义重排序与 SSE 流式输出，构建多租户企业级 RAG 检索增强对话系统。

一套完整的8步决策框架，旨在帮助开发者在AWS环境下选择最合适的生成式AI定制策略，涵盖提示词工程、RAG及模型微调。

Amazon Bedrock Web Search 将 RAG 从静态检索升级为多源动态架构。本文探讨如何平衡企业内部知识与外部实时信息，构建高效的检索控制平面。

详解如何在云服务器上通过 Docker Compose 部署 Dify 开源大模型开发平台。包含硬件选型矩阵、环境配置、Nginx 反向代理与 SSL 证书、向量数据库内存调优及接入 DeepSeek-V3 / Claude 3.5 高可用 API 最佳实践。

深入探讨代理评估指标 (AEM)，这是一种通过隔离轮次级正确性来诊断多轮 AI 交互中故障点的创新框架。

深入探讨如何将 TwelveLabs Marengo 3.0 集成到 Amazon Bedrock 知识库中，实现跨视频、图像和音频内容的语义搜索。

深入探讨如何将 Amazon Textract 结合至 Amazon Bedrock Knowledge Bases 自定义解析流程中，解决复杂表格、多列排版及扫描版账单的高精度 RAG 构建方案。

大部分 RAG 系统的失败并不是因为大语言模型产生了幻觉，而是在文档解析、切片、向量检索与重排（Rerank）等检索管道阶段就已经丢失了事实真实性。

大多数开发者在调试 RAG 系统时，往往优先调整 Chunk 切片大小和向量模型。然而，系统性能的上限早在数据导入阶段就已经被固定了。

为语音 AI 构建检索增强生成（RAG）需要与传统企业搜索完全不同的架构设计。本文深度解析时延预算、离线预计算、动态上下文窗口以及利用高并发 LLM API 聚合平台优化语音 Agent 的核心实战经验。

深入探讨如何在 Postgres 17 中结合 pgvector 0.8 与 tsvector 构建高性能混合搜索系统。本文详细讲解向量检索在精确匹配场景下的缺陷，并通过倒数排名融合（RRF）、HNSW 索引调优及迭代扫描配置，提供完整的生产级解决方案。

检索增强生成（RAG）解决的是知识获取问题，而非系统可靠性问题。本文深入探讨意图路由、确定性代码校验、检索前权限控制等 9 大核心架构设计，助你构建高可靠的生产级 AI 应用。