RAG系统（检索增强生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是 AI 工程中解决 LLM 知识过时和幻觉问题的核心技术架构。它通过检索企业私有数据，将"通用模型"改造为"懂业务的系统"，被视为企业 AI 应用的"脊梁"。

关键技术点

• 文档处理：PDF、网页、会议纪要、转录文本等内容清洗与切分
• Chunking 策略：固定长度切分 vs 语义切分
• 向量数据库：Pinecone、Weaviate、Qdrant、pgvector、Elasticsearch
• 检索优化：Hybrid Search、Reranking、Query Rewrite

典型项目

• 内部 FAQ 助手
• 文档智能问答系统
• 企业知识库搜索平台

与现有维基的连接

RAG 是 [[you-are-not-using-agent-you-are-leading-ai-junior-engineers]] 中"AI 初级工程师"团队的核心能力之一，也是 [[why-enterprise-all-in-ai-dies-in-two-months-20260425]] 中企业 AI 转型成功的关键技术基础。