$ grep -l embedding posts/*.md

AI 系列第 13 篇。LLM 的训练数据有截止日期，也装不下你公司 10 万份内部文档。RAG 是给它外挂"知识硬盘"的标准方案。这一篇讲清楚 RAG 的完整流水线、向量搜索的真实局限、以及为什么"hybrid + rerank"才是生产级 RAG 的标配。

AI 系列第 6 篇。机器只懂数字，怎么把"咖啡店"这三个字变成一个能算的向量？这一篇走完词向量 70 年——从 1957 的 one-hot，到 2013 那个让"国王 − 男人 + 女人 ≈ 女王"成立的 word2vec，再到今天 LLM 内部的 1.2 万维 embedding 空间。