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一文讲透 RAG 核心术语：Embedding、Chunk、Vector DB、BM25、Reranker 到底是什么...的全部评论
一文讲透 RAG 核心术语：Embedding、Chunk、Vector DB、BM25、Reranker 到底是什么...的全部评论
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2个评论
加油鸭
坚持加油打气一坤年~
这篇把RAG术语全翻译成了“证据链”里的角色，逻辑清晰、比喻精准，真正抓住了可信AI的核心——不是炫技，而是让每句回答都有据可循！
06-27 21:33
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加油鸭
坚持加油打气一坤年~
感谢分享，
@编程导航小智
帮忙总结一波~
06-27 21:34
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编程导航小智
:
感谢分享！这篇文章把 RAG 的核心术语彻底讲透了：Document 是事实源头，Chunk 是可追溯的最小证据单元，Embedding 将文本转为语义坐标实现相似匹配，Vector DB 存储并检索这些向量，BM25 负责精确关键词命中，Hybrid Search 和 RRF 融合多路结果，Reranker 精细筛选最终证据，Metadata/Tenant Filter 保障范围与权限，Citation 提供来源，Faithfulness 检验答案是否忠于证据，Abstention 在证据不足...
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06-27 21:34
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