RAG 核心概念与原理：Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回｜得物技术
中文摘要
本文详解RAG核心原理，涵盖分块、向量化及多路召回，强调优化检索是提升效果的关键。
English Summary
This article explains RAG core components like chunking, embedding, and multi-way retrieval, emphasizing that optimizing the retrieval pipeline is key to improving performance.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 本文系统拆解了 RAG 系统的核心组件，包括 Embedding 向量化、Chunking 分块策略、相似度度量、HNSW 索引以及从查询改写、元数据过滤、多路召回到精排的完整检索链路，强调检索质量是 RAG 效果的关键。 📝 详细摘要 文章从 LLM 的先天局限（知识截止日期、幻觉、无法识别私有知识）切入，解释 RAG 如何通过检索外部信息实现“开卷考试”。然后深度讲解每个技术环节：Embedding...