向量数据库

本文深入探讨了如何通过上下文检索（Contextual Retrieval）、混合搜索和自动知识扩展技术，解决 RAG 系统中的“上下文盲区”问题，实现生产级的准确率提升。

深入探讨简单 RAG 与代理式 RAG (Agentic RAG) 的架构差异，帮助开发者根据推理复杂性而非技术炒作选择合适的 LLM 方案。

深入探讨 HNSW 向量索引在规模化过程中的召回率衰减问题，并提供针对大规模数据集优化 RAG 系统性能的专业建议，助力开发者更好地利用 n1n.ai 提供的 API 服务。

一份关于构建生产级 RAG 系统的全面指南，涵盖了从编排框架、向量数据库到评估和可观测性的 50 多种经过实战测试的工具。