向量数据库

自然语言处理（十）：RAG与知识增强系统

从第一性原理构建生产级 RAG 系统：retrieve-then-generate 概率分解、向量索引（FAISS / Milvus / Chroma / Weaviate / Pinecone）、稠密+稀疏混合检索与 RRF 融合、Cross-encoder 重排、切块策略、查询改写、HyDE，以及 Self-RAG / Corrective-RAG。