RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
从 Prompt 到 Context：基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文探讨了Prompt Engineering的发展趋势及其扩展——Context Engineering的重要性。随着大语言模型（LLM）的发展，构建合适的上下文（context）成为影响模型性能的关键因素。Context Engineering不仅包括传统的提示词工程，还涵盖了上下文的构建、管理与优化，被视为LLM时代的新软件工程范式。文章结合最新研究成果与行业实践，系统解析了Context Engineering的概念、分类、挑战及其在LLM应用中的核心作用，帮助开发者更好地理解和应用这一新兴技术。
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