知识库踩的坑:从向量表结构到重排序,一条 RAG 链路上的 24 个故障点
把 RAG 拆成五个责任位:六个向量库各自在什么场景真好用、pgvector 表结构为什么要三张表、换 embedding 为什么必须重建、RRF 为什么不是重排,以及 ima 千亿级 ES 架构与三家大厂收敛到的同一套取舍。
最近觉得值得先看的两篇
把 RAG 拆成五个责任位:六个向量库各自在什么场景真好用、pgvector 表结构为什么要三张表、换 embedding 为什么必须重建、RRF 为什么不是重排,以及 ima 千亿级 ES 架构与三家大厂收敛到的同一套取舍。
Vibe Coding 只解决了 0→1。以全栈工程师的口径,把「语言/框架/数据库选型」和「上线前按致命程度排序的清算」串成一条可执行路径,附默认套餐与放行清单。
AI 不会故意改你的项目方向,它只是在填空。这篇把「项目方案、项目结构、数据库结构、技术栈与依赖、行为边界」五类规则提前写进 Trae / CodeBuddy / Codex / Cursor / Claude Code 的规则文件,附各家机制对照表、可直接抄的模板,以及规则写了却不生效的三个原因。
拆解 Claude Code 的 Mods——跑在进程内部的 JS/TS 事件处理器,能画界面、拦工具调用、接管 UI,连官方 /diff 都是 mod;结尾与 DeepSeek Harness 的万物可插件做全面对比。
工具越接越多,全量注入吃上下文,全量检索又多一跳。本文给出冷热分层方案:热层常驻、冷层进注册表、元工具按需召回、选中才展开完整 schema,并对照 Claude Code / Trae / Cursor / CodeBuddy 四家公开做法,附评测协议与不适用边界。
从三进程架构、分块与混合检索、RAG 插件管线讲到 Docker/Lite 部署与 Dify/RAGFlow 对比——面向要落地私有知识库的工程师,而不只是「一键启动」清单。
从官方文档出发,讲清 Nginx 如何按 Host 选择 server、default_server 优先级、同端口多站点与反代绑域名的常见坑。
长对话接近上下文上限时,如何在摘要压缩之外保留可恢复细节:水位触发原文外置、结构化笔记保主线、向量召回加重排序按需注入,并给出评测协议与 memory 工具接口。