向量数据库

RAG 系统上线后，‘感觉回答质量还不错’不是一个可持续的评估方式。RAGAS 提供了一套可量化的评估框架，让你能追踪 Faithfulness、Answer Relevancy 等指标随时间的变化，并在每次改动后自动验证系统质量没有退化。

RAG（检索增强生成）是目前企业落地 LLM 最主流的方式。本文覆盖 RAG 系统的完整设计：文档处理管线、分块策略、向量检索与关键词混合检索、Rerank 重排序、上下文压缩，以及用 RAGAS 框架评估 RAG 质量，最后分享生产环境踩坑记录。

覆盖向量数据库选型对比（Milvus/Qdrant/Weaviate/pgvector）、Milvus Standalone与Cluster部署、Collection Schema设计、HNSW/IVF_FLAT索引调优、混合搜索实战，以及生产环境常见问题处理。