第 04 章：RAG 进阶：重排序与混合检索
核心观点：RAG 系统的”最后一公里”决定成败。向量检索负责”广撒网”（Recall），而重排序（Rerank）负责”精挑选”（Precision）。
1. 引言：大海捞针的漏斗
上一章我们建立了向量索引。但你很快会发现一个问题：
用户搜：”谁是马斯克？”
向量检索可能召回：”马斯克的火箭”、”马斯克的汽车”、”马斯克的前女友”。
虽然都相关，但第一条可能并不是用户最想要的精确定义。
为了解决这个问题，我们需要一个漏斗系统：先用低成本的方法捞出一大堆，再用高成本的方法精细排序。
2. 核心概念：混合检索 (Hybrid Search)
2.1 为什么只有向量是不够的？
向量检索（Dense
第 03 章：RAG 基石：Embedding 与向量检索
核心观点：在 AI 的眼里，万物皆是坐标。RAG（检索增强生成）的本质，就是把用户的自然语言问题，映射到知识库的坐标系中，寻找最近的”邻居”。
1. 引言：计算机不懂中文，它只懂数学
你问 AI：”苹果怎么卖？”
在计算机底层，它根本不知道”苹果”是水果还是手机。
但如果你告诉它：”苹果”的坐标是 [0.8, 0.2]，”香蕉”的坐标是 [0.85, 0.1]，”卡车”的坐标是 [-0.5, 0.9]。
它会立刻计算出：苹果和香蕉很近，离卡车很远。
这就是 Embedding（向量化） —— 它是 RAG 系统地基中的地基。
2. 核心概念：Embedding Space (向量空间)
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