检索增强层(RGA)

离线数据库(Offline Indexing)

在线检索(Retrieval)

增强(Augmentation)

生成(Generation)

再细化 比如 offline indexing , 收集过来的文档，怎么切割？ 以什么标准 ？ embedding ： 怎么把chunk 喂过去的 embedding 模型一般是什么的 还是广义的 Claude code opus 模型？入库 向量数据库一般有哪些 市面上 现在常用的是哪些？ 一般有哪些问题？

检索 retrieval : Top - K 一般以什么作为命中的权重（百分比）怎么判断出的 优先级？根据你给出的 检索是极其重要的部分 所以这里 必须考虑到所有的问题

Augmentation ：模版怎么设计 设计的技巧有哪些 需要很具体的例子 还有哪些参考的资料？

generation：这个生成指的是我们上面做好的prompt 发给AI 模型 得到的 输出吗