大鹏的专栏

AI浪潮下，程序员的核心价值正从"写代码"转向"定义问题"。资深开发者的经验优势凸显：判断业务痛点、设计系统边界、确保稳定性等能力变得稀缺。AI淘汰的是执行型工程师，却放大了系统架构师的价值。关键在于从"代码实现"转型为"问题建模"，用经验为AI划定边界。这要求老程序员必须完成认知跃迁，成为对商业结果负责的"现实世界建模者"，而非固守技术细节。最终，责任意识和系统视角将成为AI时代最昂贵的竞争力。

RAG系统开发存在"1/9定律"：10%时间完成Demo，90%精力解决商用难题。三大核心挑战包括：检索质量（需混合检索避免语义漂移）、上下文优化（克服"中间迷失"效应）和非结构化数据处理（应对多模态内容）。ReRank技术是商用分水岭，可将准确率从60%提升至90%以上。生产级RAG需构建多级流水线，通过重写、混合检索、重排和过滤实现信息流精准管理。最终目标是将大模型从聊天工具升级为企业级知识大脑。

摘要：本文系统解析了RAG（检索增强生成）技术的工程实现全流程。RAG通过将用户问题转化为可检索形式，从外部知识库获取相关上下文，以此约束大模型生成可靠答案。文章详细拆解了标准RAG七步法：问题接收、改写、向量化、检索、结果整理、上下文构造和生成，并对比了RAG与传统LLM在知识更新、幻觉控制等方面的优势。RAG的本质是通过检索机制将模型置于确定的知识环境中，实现可控的知识推理与生成，为AI应用提供更可靠的解决方案。

摘要： Prompt Engineering的核心并非“话术技巧”，而是通过系统性约束解决概率性大模型与确定性工程间的矛盾。其本质是设计可控、可审计、可容错的接口，而非追求模型“聪明”。关键原则包括：明确责任归属（设计者担责）、严格定义输入输出边界、限制自由度优先于增强能力、强制推理可审计、允许安全失败、多重校验推理、与系统协同设计、角色设定缩小概率空间，以及持续迭代优化。最终目标是构建即使模型不完美也能避免危害的可靠系统，实现“智能概率化，系统确定性”。（150字）

《系统设计宣言：将不确定的AI锁进确定的系统》提出了一套应对AI参与现实决策的设计伦理。核心立场强调：当AI开始直接影响现实世界（如资金、医疗、交通等）时，必须建立责任边界。宣言指出AI本质具有不确定性（概率性、分布依赖、无法覆盖极端情况），因此系统设计必须包含确定性兜底结构，拒绝"AI直接执行后果"的高风险范式。作者提出五项原则：AI仅作输入而非终点、显式处理不确定性、确保AI失效时系统仍可运行、确定性系统优先于智能系统、禁止用算法转移责任。最终倡导一种边界清晰、权限受限的成熟智能观，

本文介绍了4种文档解析策略及其适用场景：SEMANTIC（结构化文档）、HYBRID（通用文档）、FIXED_SIZE（无结构文档）和ELEMENT_BASED（表格/列表多的文档）。重点推荐HYBRID策略，它平衡了语义完整性和chunk大小。文档分块器可根据元素类型、层级和页码信息进行智能分块，并保留章节路径等元数据。通过修改strategy参数即可灵活切换不同解析策略，满足多样化需求。

本文提出了一种基于语义结构的文档解析方法，通过分析PDF文档的层级结构（如章节、段落）来组织文本片段，而非简单的按长度切分。系统采用DocumentConverter解析PDF，利用SemanticChunkBuilder类按标题层级构建语义块，保留章节路径等元数据。解析结果经SentenceTransformer向量化后存入ChromaDB，支持语义检索并展示相关章节信息。实验表明，该方法能有效保持文档的语义连贯性，为信息检索提供更结构化的结果。系统还提供章节分布统计功能，量化文档结构特征。