RAG 像素级拆解实战：索引、混合检索与评测体系
本文通过 Notebook 实战项目，对 RAG 系统的索引与检索过程进行了深度解析。内容涵盖文档切分（Chunking）、SQLite FTS5 倒排索引、BM25 关键词检索、向量 Embedding 语义检索，以及基于 RRF 的混合检索召回策略。此外，文章还介绍了如何构建评测集来验证检索效果，提供了完整的代码与数据结构示例，旨在帮助开发者理解 RAG 底层运作原理与工程实践细节。
全部文档 / 作者: MateMatt / 标签: 向量检索
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Agent 的数据面概念扫盲-建立技术侧认知体系
本文深入解析了 Agent 数据面的核心概念，将其比作操作系统的内存管理单元。文章详细阐述了 Context Engineering 的演变、Session/Thread/Profile 的架构差异，以及 Session Memory 与 Long-term Memory 的区别。作者还重点介绍了 Hermes 中的 Memory 设计方案、SQLite FTS5 与 BM25 算法原理，以及向量检索与关键词检索在 RAG 中的混合应用，旨在为开发者建立一套完整的 Agent 数据面技术认知体系。