10 | RAG 入门——让 LLM 用你的私有知识回答问题
RAG 全流程详解：文档切分策略、Embedding 模型选择、向量检索原理、重排优化、Prompt 注入。每个环节配具体数值和代码示例。
RAG
11 | 高级 RAG 与记忆系统——从能用到好用
超越基础 RAG：Multi-hop 多步检索、Self-RAG 自适应检索、Graph RAG 知识图谱增强，以及 Agent 记忆系统的设计——短期对话记忆、长期知识记忆、记忆压缩策略。
12 | 实战——用 LlamaIndex 构建知识库问答系统
用 LlamaIndex 从零构建一个知识库问答系统：索引技术文档、构建检索链、问答测试，最后接入 MCP Server 让 Agent 通过标准协议访问知识库。完整可运行代码。
系列二 · 00 | 开篇路线图：动手做一个企业知识助手 Agent
系列二不再讲概念，而是从零实现一个能用的企业知识助手 Agent：私有文件 RAG 问答、数据库查询、权限控制、友好降级。本文是开篇路线图，给出整体架构、技术选型和 5 个阶段的文章计划。
系列二 · 01 | 阶段一·搭地基：让 Agent 跑通第一个问答（M0）
系列二第一篇实战：从空目录搭出 M0 最小闭环——FastAPI + 单轮问答 + 身份注入骨架，并接通外网 Qwen。记录三个真实踩坑：venv 隔离、pip 中断重跑、PowerShell/GitBash 下 curl 传中文 JSON 的引号陷阱。
系列二 · 02 | 阶段二·让 Agent 读懂私有文件（M1）：RAG 全链路打通
系列二第二篇实战：把公司散落的 PDF/Word 制度文档，经 解析→切分→Embedding(text-embedding-v3)→ChromaDB→检索→封装成工具 全链路接到 /chat。Agent 会自己决定“调不调工具”。记录一个真实踩坑：OpenAIEmbeddings 默认去下载 tiktoken 编码表导致受限网络下 SSL 报错。
系列二 · 04 | 阶段四·聪明安全：友好降级 + 示意流程图
给 Agent 装上「聪明且安全」的两道防线：RAG/数据库都没依据时不编造、改成友好告知；流程类问题自动附一张 Mermaid 流程图。