本文深度探讨了28种前沿的检索增强生成（RAG）技术，从基础RAG流程到幻觉检查、文本分块优化、查询增强、上下文管理，再到高级检索范式（如Agentic RAG和Graph RAG）。通过详细阐述每种方法的流程图、关键步骤、示例Prompt，旨在为RAG系统开发者和研究者提供全面的技术选型指南与优化思路，助力构建更智能、更精准、更可靠的AI问答系统。RAG优化、检索增强生成、LLM幻觉、文本分块、向量数据库、Prompt工程、查询重写、上下文管理、语义分块、混合检索、重排名、Agentic RAG、Graph RAG、知识图谱、AI问答系统、自然语言处理、大语言模型、信息检索、深度学习、AI应用开发、人工智能技术、可解释AI、智能系统。

本文从为什么需要微调开始，详细介绍了微调的作用、工具，数据集的构建、工具，数据集增强，实际微调步骤，微调参数配置。并使用gpt4o生成相关讲解图片。

作者通过人机交互演进，认为AI时代，人机交互将进一步被简化。

本文详细介绍了MCP Server与MCP Client的开发并给出了示例代码，支持将MCP tool转换为OpenAI tool，使其支持了使用VLLM部署的本地大模型Qwen3-32B。并进行了简单的测试验证，完整的完成了数据库查询，文件写入等MCP tool的调用。

本文主要介绍结构化输出以及Function call的重要性，并介绍其开源实现。

本篇是由Claude对戏剧“窦娥冤”的续写。

介绍Milvus的使用，以及混合检索示例代码

适用于LLM的数据库调查列表，Chroma，Milvus，Elasticsearch，Faiss

介绍ES的docker部署，以及在RAG应用中，向量和混合检索的使用