LangChain 实践笔记：RAG 调优的基线、定位与测试
从四个评估分数拿到手却仍判断不了改动是否有效出发，讲清基线与阈值怎么定、七类故障如何沿链路逐层定位、控制变量测试怎么验证原因。
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LangChain 实践笔记：RAG 评估的四个核心指标
从一次模型调用说起，讲清 RAG 评测为什么要分成检索与生成两段，上下文召回率、上下文精确率、忠实度、答案相关性这四个指标各量什么、需要哪些输入，再用 Ragas 跑通一次评测并读懂输出。
LangChain 实践笔记：中间件与服务化
从中间件机制出发，梳理 before_model、wrap_model_call 等钩子的触发位置与两种自定义写法，再用 add_routes 注册出 /invoke 与 /stream 接口。
LangChain 实践笔记：记忆与工具调用
从模型无状态出发，讲清两类消息历史组件的用法、工具五要素与 @tool／bind_tools 的区别、create_agent 的自动执行，最后用摘要中间件处理历史超限。
LangChain 实践笔记：LangChain 与 RAG 实战
从本地文档出发，拆解加载器、切割器、Document、嵌入模型、向量库、检索器的职责，用两个 create_ 函数串成问答链，再改造成网页实现。
LangChain 实践笔记：LCEL 与 Runnable
从 LCEL 的 | 写法出发，梳理 Runnable 的核心机制，讲清三个 Runnable 组件与 invoke、batch、stream 的用法，最后用完整案例串成一条可读、可扩展的处理链。
LangChain 实践笔记：模型、提示词与输出解析
从一次模型调用出发，梳理 Model I/O 的四段职责，讲清三类 Prompt 模板与部分格式化的用法，再把消息、模型包装器与输出解析串成一条从变量到结构化结果的调用链。
RAG 为什么能“找到”正确答案？一文搞懂 Embedding 与向量数据库
文字怎么变成向量、两个向量凭什么判断语义相似、上百万条数据怎么毫秒级捞出最相关的——这三个问题构成了 RAG 向量检索的全部关键。这篇从嵌入模型、三种相似度算法的实际分歧，讲到向量库的索引与度量配置，把链路上最容易配错的那几处逐一点出来。