本专栏系统拆解 RAG 从基础概念到工程落地的完整路径，包括 Embedding、Chunk、向量数据库、混合检索、Reranker、引用证据、Faithfulness 评测、Spring AI 实战和个人知识库搭建。 我不会把 RAG 只讲成“给 AI 接一个知识库”，而是把它拆成一套可检索、可引用、可追溯、可评测的证据链系统。适合想从普通大模型调用，进阶到生产级 AI 应用开发的 Java 后端和 AI 应用开发者。