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RAG
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。
LLM 工作流与应用架构：企业级实战指南
从一次 API 调用到一个生产级 LLM 平台：工作流模式、RAG、模型路由、部署拓扑、成本杠杆、可观测性、企业集成——以及那些真正决定成败的取舍。