从代码补全到编程 Agent
梳理 AI 编程从补全、问答到 Agent 的三个阶段，拆解编程 Agent 的工作流程与主流工具，探讨人与 AI 的协作边界。
GPT优惠订阅 GPT Plus 教程（无需苹果手机）
利用汇率差与特定支付渠道低成本开通 ChatGPT Plus，对比虚拟卡直充与国内卡两种订阅方案。
RAG 索引进阶笔记：不是只存进去，而是要存得聪明
介绍 Multi-representation Indexing、RAPTOR、ColBERT 三种索引升级思路，讲清怎么存才能让后续检索更容易命中。
RAG 检索增强笔记：找到更多，不等于找到更好
处理检索结果的质量控制，覆盖 Re-ranking 重排、CRAG、Self-RAG 与长上下文管理，解决找到太多反而不知道该信谁的问题。
RAG 查询改写笔记：不是资料找不到，而是问题没问对
介绍 Multi Query、RAG-Fusion、Decomposition、Step Back、HyDE 五种查询改写方法，说明如何把不合适的提问改写成更容易命中知识库的形式。
RAG 路由笔记：不是所有问题都该走同一条路
讲解逻辑路由与语义路由两种方式，按问题类型把请求分流到不同知识库或处理链，减少无效检索。
RAG 入门笔记：从 0 搭起一个最基础的 RAG
从零搭建最基础的 RAG 流程，覆盖文档加载、文本切分、向量化入库与检索生成四步，并分享资料质量优先、切分粒度平衡等理解。
RAG调试笔记：如何查看 Chroma 向量库 & 避坑
给出查看 Chroma 向量库内容的代码，复盘检索结果重复 bug 的根因，并总结清空库、换 collection 等四种解决方案。
9.4 RAG检索优化：重排（这是重点）
讲解 Cross-Encoder 重排原理：对粗排候选逐一配对打分，让模型直接判断文档能否回答该问题，再按分数重排。
9.3 RAG检索优化：混合检索（这是重点）
引入基于关键词匹配的 BM25 检索器，与语义向量检索组合成混合检索，兼顾精确匹配与语义理解。
