LongRAG：用長上下文模型重新思考 RAG 的 Chunking 策略
傳統 RAG 把文件切成小 chunks 再檢索，但這造成資訊碎片化。LongRAG 利用 100K+ token 的長上下文模型，檢索更大的文件區段（整個章節甚至整份文件），減少碎片化同時保持檢索效率。
#retrieval
8 篇文章RAG 系統模式完整指南：從 Naive 到 Multi-Agent 的十代演化與實戰導航
RAG 已經從簡單的「搜尋+生成」演化成涵蓋十個世代的技術體系。本文是系統化導航：從 Naive RAG 到 Multi-Agent RAG 的十代演化、檢索策略、Chunking、Embedding、Reranking、評估框架、可觀測性、成本優化。每個主題都有對應專文深入。
Chunking 策略：切塊方式決定 RAG 能不能找到答案
切太大找不準，切太小失去上下文。Chunking 是 RAG 最被低估的環節，策略選錯，後面再多優化都是白費。
ColBERT：向量搜尋的第三條路
Bi-Encoder 太粗糙，Cross-Encoder 太慢，ColBERT 的 Late Interaction 在兩者之間找到平衡：token 級別的相互比較，但可以預先計算文件向量。
CRAG：檢索失敗時，自動放寬條件重試
過濾條件太嚴格導致零結果？CRAG 自動放寬過濾條件重試，比讓 LLM 用通用知識瞎猜好多了。
Cross-Encoder Reranking：讓最相關的文件排到前面
向量搜尋的相似度分數不等於相關性，Cross-Encoder 用成對比較重新排序，把真正相關的文件推上來。
RRF：RAG 系統裡多路結果怎麼合併
BM25、向量搜尋、HyDE、Multi-Query 各出一份結果，怎麼合理地合成一份？RRF 用名次而不用分數，規避了跨系統分數無法比較的根本問題。
SPLADE：比 BM25 更聰明的稀疏向量搜尋
BM25 只認識查詢裡出現的詞，SPLADE 能推斷相關詞彙並加入搜尋，在保持關鍵字搜尋精確性的同時獲得部分語義能力。