Yuhano 发布从零手写 RAG 引擎教程
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Yuhano 发布从零手写 RAG 引擎教程
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AI 综述
Yuhano 在掘金发布系列教程 W4，从零手写一套完整的 RAG（检索增强生成）引擎，在 W3 的 Agent 基础上加入基于 Markdown 层级的语义分块、手写 BM25 算法与倒数排序融合（RRF）的混合检索，并加入基于大模型的多轮追问改写和 LLM-as-Judge 质量评估系统。 文中对比称，RAG 的知识更新为毫秒级、可精确引用来源页码，而微调需天/周级且成本高昂。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月5日 23:02
W4：手写 RAG 引擎，让 Agent 拥有"外部记忆"报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- 掘金 · 分类W4：手写 RAG 引擎，让 Agent 拥有"外部记忆"
系列教程 W4 从零手写一套完整 RAG 引擎，在 W3 的 Agent 基础上实现基于 Markdown 层级的语义分块、手写 BM25 算法与倒数排序融合（RRF）混合检索，并加入基于大模型的多轮追问改写和 LLM-as-Judge 质量评估系统。文中对比指出 RAG 知识更新为毫秒级、可精确引用来源页码，而微调需天/周级且成本高昂。
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