适用场景：不想用美区账号、没有外卡、不想找代充。 核心思路：利用汇率差 + 特定支付渠道，低成本开通 ChatGPT Plus。 💰 一、 汇率参考（实时波动）目前选择 菲律宾 或 日本 节点性价比最高（电脑端风控较严，建议优先使用 手机端 ...

RAG 索引进阶笔记：不是只存进去，而是要存得聪明这篇主要讲什么这一份 PDF 对应 Part 12 ~ Part 14，主题是索引升级。 如果说基础 RAG 解决的是“先把资料放进库里”，那这一篇关注的是： 怎么存，后面才更容易找对。 这其实是个很...

RAG 检索增强笔记：找到更多，不等于找到更好这篇主要讲什么这一份 PDF 对应 Part 15 ~ Part 18，重点在检索后的增强处理，以及长上下文带来的问题。 我读完后的一个直接感受是： 很多人以为 RAG 的难点在“找不到”，但实际系统里更...

RAG 查询改写笔记：不是资料找不到，而是问题没问对这篇主要讲什么这一份 PDF 对应 Part 5 ~ Part 9，集中讨论一件事： 用户原始问题，不一定是最适合检索的问题。 也就是说，很多 RAG 失败，并不是知识库里没有答案，而是检索时用的提...

RAG 路由笔记：不是所有问题都该走同一条路这篇主要讲什么这一份 PDF 对应 Part 10 ~ Part 11，主题是 Routing，也就是路由。 通俗来讲，路由就是： 先判断这个问题属于哪一类，再决定把它交给哪一套资料、哪一个提示词、或者哪条...

RAG 入门笔记：从 0 搭起一个最基础的 RAG这篇主要讲什么这一份 PDF 对应的是 Part 1 ~ Part 4，重点不是炫技，而是先把 RAG 最基本的工作流搭起来。 如果用一句大白话来讲，RAG 做的事情就是： 先去资料库里找内容，再拿找...

🔍 一、如何查看向量数据库内容（核心代码）12345678data = vector_store._collection.get( include=["documents", "metadatas",...

什么是 RAG 重排？ 重排 = 从“初步检索的一堆候选文档”里，再挑出最相关的那几个 重排在干嘛？ 它会做一件更“聪明”的事： 让模型直接判断：这个文档能不能回答这个问题？ 而不是只看向量距离。—-say by gpt老师 这里讲...

前言：无语了，被GPT怼了一顿，说整这些花里胡哨的检索优化作用不大，然后我知道了 最重要的是数据清洗 ,但我感觉还是学学吧，不用但是得知道，面试吹水也可以吹吹嘛。 好啦，这次讲的是混合检索，我们要引入的是BM25检索器，他是基于关键词匹配 ，...

这是一个 Multi-Query RAG（多查询RAG） 的实现，通过将复杂问题分解为多个子问题来提升检索质量。让我详细拆解每一步： 整体流程图12345678910111213原始问题 ↓问题分解（生成3个子问题） ↓并行处理每个子问题...