本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
从一行行难以量化的祖传代码，到一个能在大模型启发下亲手创造并绘制出的函数图像，我真切地感受到了数学赋予技术的美感与底气。解决一个需求的最佳答案，有时不是一个固定的数值，而是一个能解释万千变化的优雅公式。
本文介绍了 Jsonnet 这一功能强大且灵活的 JSON 数据转换工具，作为解决复杂 JSON 生成与变换需求的选择。文章首先回顾了在实际项目中对 JSON 处理工具的需求背景，对比了 jsonpath、jsonpatch、jsonata 等工具后，最终选用图灵完备的配置语言 Jsonnet。Jsonnet 不仅是 JSON 的超集，支持生成 JSON、YAML 等多种格式，还具备良好的性能和扩展性，广泛应用于 Kubernetes、Grafana 等系统。
最近在做智能缺陷查重的项目过程中，遇到一个有意思的问题，尽管采用了精心设计的Prompt和强大的LLM，模型在返回重复缺陷时，仍产生数据不一致的“拼凑”结果。通过层层递进的分析，发现问题的根源并非出在Prompt工程或模型本身，而在于RAG数据库中的“信息断层”。这里将问题分析与调试过程记录下来，与大家共享。
计算、存储、网络作为云计算基础IaaS服务，一直是阿里云的核心产品，承载着百万客户的IT基础设施。曾经我们认为应用高可用、服务分布式可以满足客户对IaaS所有的稳定性诉求。但是随着数以百万计的客户上云，把业务的身家性命托付给阿里云IaaS服务时，我们发现客户对稳定性的诉求是永无止境的，应用高可用并不能保证所有的服务切换对业务无感，事实上，在部分IaaS服务异常时，即使应用层高可用，用户的体验也会因为请求被重置等受到影响。另外，也并非所有的客户都具备构建高可用服务架构的条件和能力，例如：游戏业务引擎的单机特性，高速发展的创业客户对ROI的考量等，因此试图通过应用层高可用来规避底层IaaS服务稳定性的风险，并非解决所有客户问题的银弹。
随着技术与发展，编程范式不断演进。OpenAI 前创始人，特斯拉自动驾驶负责人 Andrej Karpathy 在提出过类似观点。在软件 1.0 时代，我们通过计算机的编程语言对计算机进行编程，大家熟悉的 Java、Python 等语言都在做这个事情。在 2.0 时代，我们通过神经网络参数权重的调整来对神经网络进行编程。
本文从编译原理的视角，为当前AI工程实践（如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool）提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来，而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。
