RAG 评测指标速查表
按检索、上下文、答案、引用、拒答、安全与生产等层次，整理 RAG 系统常用评测指标、计算方式和最小 Release Gate 组合。
Reranking
RAG 检索结果如何重排：从 Hybrid Retrieval 到 Cross-Encoder、Listwise 与证据集合选择
面向 AI Application Engineer 的 RAG 重排设计指南：区分检索融合、语义重排、业务排序与证据集合选择，并给出可落地的生产级默认链路。
RAG 检索工程：从混合检索到生产治理
系统介绍 RAG 检索工程中的词法检索、稠密检索、混合融合、重排、评测、可观测性与生产治理。
RAG 系统中的 Chunking 最佳实践
介绍 RAG Chunking 从固定切块到结构化、上下文化与评估驱动的设计方法。
RRF 在 RAG 中的作用：一种简单但并非万能的检索融合方法
介绍 RRF 在 RAG 多路检索融合中的作用、计算方式、适用场景和主要局限。
RAG 检索中的 Dense + Sparse Hybrid Search
介绍 Dense Search、Sparse Search、RRF 和 Reranker 在企业 RAG 检索链路中的作用。
企业级 RAG 系统搭建指南
如果想构建企业级 RAG 系统的话，可以参考这篇博客。
RAG 系统全景指南：从 0 到生产级的完整设计流程
本文面向正在学习 AI 应用工程的开发者，系统梳理了 RAG 从数据摄入、分块、检索、重排序、生成到评估与运维的完整链路。文章还给出了从最简可行方案到生产化落地的演进路径。
Anthropic Contextual Retrieval 阅读笔记
从 Anthropic Contextual Retrieval 原文与 Appendix II 出发，梳理其核心方法、实验结论，以及适合生产环境落地的 RAG 架构原则。