构建生产级 RAG（检索增强生成）AI 系统是一个艰难的任务。
?是 RAG 系统中的一些关键组件，你需要对它们进行管理和持续优化，以实现预期的效果（不要错过最后的 H 部分）：
检索（Retrieval）
F) 数据切分（Chunking） – 如何对用于外部上下文的数据进行切分？
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小块 vs. 大块。 -
滑动窗口（sliding window）或滚动窗口（tumbling window）进行切分。 -
在搜索时是检索父级或关联块，还是仅使用原始检索数据？
C) 选择嵌入模型（Choosing the embedding model）
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用于将数据嵌入和查询外部上下文的模型选择。 -
考虑上下文化嵌入（Contextual embeddings）。
D) 向量数据库（Vector Database）
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选择哪种数据库。 -
部署位置。 -
需要存储哪些元数据以便与嵌入向量关联。 -
索引策略。
E) 向量搜索（Vector Search）
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相似度度量的选择。 -
查询路径的选择：先基于元数据还是先使用 ANN（近似最近邻）搜索？ -
采用混合搜索（Hybrid Search）。
G) 规则与启发式（Heuristics） – 在检索过程中应用的业务规则。
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时间权重（Time importance）。 -
重新排序（Reranking）。 -
处理重复上下文（多样性排序）。 -
来源检索（Source retrieval）。 -
条件性文档预处理。
生成（Generation）
A) LLM 选择（Choosing the right Large Language Model）
✅ 随着 LLM 的发展，这个问题变得越来越简单。当前，开源和专有 LLM 的性能正在趋同，主要的选择在于：
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使用专有模型（Proprietary model）。 -
自行托管（Self-hosting）。
B) Prompt 设计（Prompt Engineering）
即使有了外部上下文，仍然需要精心设计 Prompt：
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使系统生成符合预期的输出。 -
预防越狱（Jailbreak）场景。
别忘了一个容易被忽略的部分
H) 观察、评估、监控和安全性（Observing, Evaluating, Monitoring and Securing）
确保生产环境下的应用运行稳定、安全，并能持续优化！
