https://socake.github.io/tags/%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/Recent content in 向量数据库 on 黄文卓 | DevOps EngineerHugo -- gohugo.iozh-CN17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)17691281867@163.com (Wenzhuo Huang)© 2026 Wenzhuo HuangThu, 05 Feb 2026 10:20:00 +0800https://socake.github.io/posts/rag-evaluation-ragas/Thu, 05 Feb 2026 10:20:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/rag-evaluation-ragas/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。https://socake.github.io/posts/rag-system-design-practice/Tue, 11 Nov 2025 11:41:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/rag-system-design-practice/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。https://socake.github.io/posts/milvus-vector-database-practice/Thu, 06 Nov 2025 09:52:00 +080017691281867@163.com (Wenzhuo Huang)https://socake.github.io/posts/milvus-vector-database-practice/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。