共 5 篇文章
智能体RAGFDE知识库向量检索腾讯云
2.2 知识能力：知识库、文档切分与 RAG 落地
讲解 ADP 中平台级知识库的完整用法：新建、修改、删除知识库并在应用内引用，文档导入、切分设置、智能结构化解析与文档对比任务，问答对与数据库的配置，并给出传统 RAG 与 Agentic RAG 的区别、适用场景与使用前提。理解 ADP 知识问答能力的关键一节。
2026-09-1132000
向量数据库与检索RAG向量数据库语义搜索数据库检索
花一年时间整理出的：AI 数据库混合搜索入门实践
本文是 OceanBase 社区出品的数据库混合搜索（Hybrid Search）入门实践，整理自一年沉淀。文章讲清为何单靠向量或全文搜索都有盲区，提出用一条 SQL 同时完成向量语义召回、关键词全文匹配、标量过滤并由内核用 RRF 等算法融合排序，替代向量库加搜索引擎的繁琐拼装。详细给出建表建索引、查询语法、融合算法选型、RAG 实战、主流数据库对比与版本限制，帮助 AI 开发者快速上手混合检索。
2026-09-2014111
大模型LLM语义搜索AI学习大模型开发入门
每个开发者都必须理解的 10 个 AI 概念
本文面向开发者，列出动手写代码前必须理解的十个核心人工智能概念，开篇先讲令牌：模型按令牌计费、限制与计量，决定成本、上下文窗口与速率限制；再讲嵌入，文本转为向量后靠语义距离做语义搜索、推荐与检索增强；随后讲注意力机制，让每个词动态关联句中其他词以分辨歧义。文章用通俗类比拆解大模型底层原理，帮助开发者不再摸黑调试，理解幻觉、截断与检索出错的根源。适合想打牢基础、少走弯路的开发者系统补课。
2026-09-1815001
检索增强与知识库RAG上下文工程LLM知识库向量检索
Anthropic内部常用的Skill，Eli5用极简解释任何复杂概念
本文介绍RAG（检索增强生成）与知识库的构建实践，讲解如何为模型接入外部资料、优化检索链路以提升问答准确性，并给出知识库组织与检索质量评估的落地技巧。
2026-09-098000
检索增强与知识库RAG检索增强生成混合搜索重排序知识库
从基础检索到生产级 AI 系统的 10 个 RAG 项目
梳理10个进阶RAG项目：混合搜索、元数据过滤、重排序、上下文分块、SQL+向量、知识图谱、修正/自反思/多模态/智能体RAG，并给出生产级组合架构，是通往生产级AI检索系统的学习路线图。
2026-10-201000