RAG 核心概念与原理：Chunking、Embedding、相似度、HNSW 与多路召回

得物技术梳理了 RAG 的完整检索链路：离线阶段将文档切块（Chunking）后用 Embedding 模型向量化并写入向量库，在线阶段经 Query Rewrite、Metadata Filter、ANN 与 BM25 多路召回、RRF 融合、Rerank 精排后交给 LLM 生成答案。