向量检索
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Redis 向量集合适合把小规模向量检索先落到熟悉的 Redis 里。本文从 VADD 写入、VDIM 维度核对和 VSIM 相似度查询入手，演示如何验收数据是否写对、结果是否可解释，以及哪些边界不适合直接上线。225 收藏
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RAG 应用答错时，不要只怪模型。更常见的根因在检索层：切片不合适、召回证据偏题、排序没过滤、回答没有引用约束。复盘时要把用户问题、检索结果、证据片段、模型回答和评测样本串起来，才能真正防复发。468 收藏
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本文整理一套 AI 知识库检索召回工作流，从文档清洗、切分、向量入库、查询改写、过滤重排到证据引用和复查指标，帮助知识库回答从能用走向可控。191 收藏
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本文用一个企业知识库场景，演示如何按标题层级切分文档、设置重叠窗口、保留来源元数据，并通过问题回放修正过碎或过大的分块。101 收藏