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RAG 核心基建：文本 Chunk 策略全景解析（从固定切片到 VLM 端到端解析）

2026年3月5日 · 阅读需 31 分钟

雨落无声，代码成诗 —— 致力于技术与艺术的极致平衡

"To chunk, or not to chunk — that is the question. But how to chunk is the engineering battle."

在 RAG（检索增强生成）系统中，分块（Chunking）是整个 Pipeline 的地基。检索质量上限由 Embedding 模型决定，下限却由分块质量决定。无论你使用多么强大的 LLM 或向量数据库，一旦 Chunk 切错了位置、割裂了语义，后续所有优化都是徒劳。

本文将带你由浅入深地走完整条 Chunk 技术发展路线图——从最原始的固定切片，一路升级到 VLM 端到端文档理解。

2026年2月28日 · 阅读需 15 分钟

雨落无声，代码成诗 —— 致力于技术与艺术的极致平衡

图（Graph）不仅仅是一种数据结构，更是一种看待世界联系的思维方式。在海量数据的今天，简单的关系型数据库已难以应对复杂的关联查询。

本文旨在重塑你对图算法的认知。我们采用渐进式深度的设计，从最直观的遍历开始，逐步深入到复杂的结构分析，并最终探讨工业级的图存储方案。