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现代 Agent Engineering 学习路线：Knowledge

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RAG 知识检索：资料摄取、切分与表示、检索候选、重排与筛选、引用与回答、失败与评测

CHAPTER OVERVIEW · 章节概览

先把资料整理成可检索内容，再寻找和排序证据；回答必须能回到来源，没有足够证据时要明确限制。

本章学习路线

箭头表示建议的学习顺序；先理解问题，再逐步进入实现与实践。

flowchart LR N0["01 资料摄取"] N1["02 切分与表示"] N2["03 检索候选"] N3["04 重排与筛选"] N4["05 引用与回答"] N5["06 失败与评测"] N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> N4 --> N5

按顺序学习

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RAG 完整链路：从数据摄取到带引用回答模型不知道某份内部手册的内容时，可以先检索相关段落，再把它们交给模型作答。但“查到了”与“用对了”仍是两件事。下面沿着文档进入系统到生成引用的过程，逐步检查每一环。2026/9/20 Chunk、Embed、Retrieve 与 Rerank 详解一段文档切得太短，可能丢掉条件；切得太长，又可能带入大量无关内容。分块、向量化、检索和重排需要一起观察。下面从一条实际问题出发，看它最终拿到了哪些片段，再决定怎样调整。2026/10/25 引用、Grounded Answer 与 RAG 失败处理回答末尾有链接，并不证明前面的说法真的由链接支持。可靠引用需要对应到具体原文，也要在资料不足时承认缺口。下面把陈述与依据逐项连接，再讨论查不到或资料冲突时怎样处理。2026/10/25 RAG 推荐阅读做一个会引用资料的问答程序时，先准备少量可核对的文档，再逐步加入检索与重排。每次回答都回到原文检查依据。下面的资料分别帮助理解检索过程与回答质量，不把找到相似片段等同于回答正确。2026/10/5