#向量检索
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Embedding 模型怎么选：MTEB 榜单之外的 5 个决策维度与选型清单
选 Embedding 模型，MTEB 榜单只是入围名单不是答案。真正决定 RAG 效果的是语言覆盖、向量维度与存储成本、上下文长度、query/document 前缀约定、吞吐预算五个维度。本文给出可执行的选型顺序、常见前缀对照表与换模型…
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RAG 文档切分怎么做：块大小、重叠率与 4 种切分策略的选型结论
RAG 召回质量的上限由切分决定：事实问答用 64-128 token 小块，需要上下文理解用 512-1024 token 大块，重叠率取块大小的 10%-20%。本文给出 4 种切分策略的适用场景与可直接套用的参数。
