RAG

一篇 RAG 知识库删除同步的项目复盘：把源文档删除、chunk 版本、向量库删除、重试队列和索引对账拆成可追踪链路，减少旧知识块被继续召回的风险。

一篇 RAG 检索重排上线复盘：把第一阶段召回池、rerank 分数、chunk 证据、评测指标和回滚开关拆成可追踪链路，减少答案看似变准但无法解释的风险。

一次 RAG 文档导入链路复盘：把解析失败从后台错误变成可分类、可复核、可重试、可追踪的隔离队列。

一次 RAG 答案可核验改造复盘：把命中 chunk、向量版本、引用片段和前端证据卡绑定，减少答非所问后的排查成本。

一次 RAG 质量排查复盘：先把高频问题、期望证据 chunk 和评测指标固化成小型 golden set，再用离线实验比较检索策略和提示词改动。

一次 RAG 批量导入的项目复盘：在切分和入库之前，先把浏览器端上传队列、校验、暂停恢复和失败重试做成可审查的状态机。

把文档切分、向量写入、检索校验和别名切换拆成可恢复步骤，可以减少线上 RAG 重建时的脏数据和停机风险。

一次桌面端知识库应用的打包复盘，核心是把运行数据、浏览器缓存和只读资源彻底分层，减少升级后丢路径、数据库锁死和缓存污染。

一次 RAG 与 Agent 联调链路的工程复盘，核心目标是把检索、工具调用和前端反馈串进同一条可回放 trace，缩短定位问题的往返时间。

一次本地知识库同步链路的工程复盘，核心目标是让 UI 保持轻，任务状态保持稳。