检索与知识工程问答
什么是 RAG？
原题什么是 GraphRAG？
原题传统向量 RAG 有什么局限性？
原题GraphRAG 和传统向量 RAG 的区别
原题GraphRAG 适合什么场景？不适合什么场景？
原题Neo4j GraphRAG 适合解决什么问题？
原题还有哪些 GraphRAG 相关实现？
原题它们到底是不是同一个实体？什么时候合并，什么时候拆开？
原题原题“它们”指前文“订单中心、订单服务、order-service、OMS”等名称，目标是同一业务实体的消歧合并。
你会如何在项目中落地 GraphRAG?
原题GraphRAG 评测怎么落地？
原题什么是 RAG？
原题为什么需要 RAG？
原题RAG 的常见用途有哪些？
原题为什么有些企业还是宁愿用传统搜索而不是 RAG？
原题RAG 工作原理了解吗？
原题Embedding 是什么？
原题向量相似度怎么计算？
原题RAG 与传统搜索引擎的区别是什么？
原题RAG 和微调怎么选？
原题长上下文窗口会取代 RAG 吗？
原题RAG 有哪些演进阶段？
原题RAG 的核心优势和局限性是？
原题什么是 RAG？为什么需要 RAG？
原题RAG 和传统搜索引擎有什么区别？
原题RAG 和微调怎么选？什么时候用 RAG，什么时候微调，什么时候两者结合？
原题RAG 系统中 Embedding 模型怎么选？为什么？
原题余弦相似度、内积和欧氏距离有什么区别？
原题RAG 的幻觉问题怎么解决？RAG 一定不会产生幻觉吗？
原题什么是 Lost in the Middle 问题？怎么应对？
原题长上下文窗口是否会取代 RAG？
原题RAG 系统的评估指标有哪些？
原题RAG 的优势和局限性是什么？
原题什么场景适合用 RAG？什么场景不适合？
原题文档从上传到入库要经过哪些环节？
原题如何选择合适的 Chunking 策略？
原题什么是语义丢失，为什么会发生？
原题为什么会丢失语义
原题原题父标题为“什么是语义丢失，为什么会发生？”，本小节的“语义”指文档处理后片段丢失跨段、跨页条件或上下文。
如何处理结构丢失问题？
原题如何设计分层校验策略？
原题如何处理多模态内容？
原题如何从零搭建文档处理管线？
原题知识库更新要解决哪些问题？
原题为什么 Embedding 模型必须保持一致？
原题如何设计支持更新的元数据体系？
原题新增、修改、删除文档如何同步？
原题增量更新和全量重建各适合什么场景？
原题增量更新适合什么场景？
原题全量重建适合什么场景？
原题如何让更新链路稳定可靠？
原题知识库更新有哪些常见坑？
原题如何保证知识库更新的可观测性？
原题RAG 优化到底在优化什么？
原题Hybrid Search 适合哪些查询？
原题为什么 Rerank 有用？
原题Rerank 放在哪里？
原题LLM Rerank 和专用 Reranker 怎么选？
原题Embedding 和向量检索是什么关系？
原题RAG 场景为什么需要向量数据库？
原题语义检索和关键词检索有什么不同？
原题向量相似度和距离度量怎么选？
原题什么是向量索引算法？
原题有哪些向量索引算法？
原题你的项目使用的什么向量索引算法？
原题HNSW 索引和 IVFFLAT 索引有什么区别？
原题有哪些向量数据库？
原题向量数据库怎么选？
原题你为什么选择 PostgreSQL + pgvector？
原题pgvector 实践细节有哪些？
原题为什么不选择 MySQL 搭配向量数据库？
原题原题比较 PostgreSQL + pgvector 与 MySQL 搭配独立向量库。
什么是 Embedding？为什么需要把文本转成向量？
原题RAG 场景为什么需要向量数据库？
原题余弦相似度和欧氏距离有什么区别？RAG 场景下用哪个？
原题ANN 算法为什么可以接受不是 100% 精确的结果？
原题有哪些向量索引算法？各自优缺点是什么？
原题HNSW 和 IVFFLAT 有什么区别？
原题HNSW 的 ef_search 参数怎么调？调大和调小分别会怎样？
原题向量数据库和传统数据库最核心的区别是什么？
原题如果向量数据从 100 万增长到 1 亿，架构上需要做什么调整？
原题pgvector 的 HNSW 索引在什么情况下会失效或退化为更慢的扫描？
原题为什么选择 PostgreSQL + pgvector？
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