语义搜索

检索增强生成 (RAG) 虽然是减少大模型幻觉的行业标准，但过度依赖向量嵌入会导致特定的、可预测的失效。本文探讨了语义相似度为何在否定句、精确标识符和缩略词处理上表现不佳，并提供了构建鲁棒混合检索架构的实战指南。

本文深入探讨语义搜索技术的演进历程，从最初的词频统计到如今的 Transformer 架构，通过 Python 代码示例展示如何构建高效的检索与重排序系统。

深入探讨为什么在 RAG 或语义搜索中，数据预处理和上游流程对质量的影响远超嵌入模型本身，并提供基于 pgvector 的实战优化指南。

深入探讨如何克服大语言模型的无状态限制，通过向量数据库、语义搜索和 RAG 架构为您的 AI 应用构建持久化且智能的自定义记忆系统。

深入探讨传统余弦相似度导致 RAG 系统幻觉的原因，并学习如何实施语义压力（ΔS）指标，以确保 LLM 输出的高保真度。