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Perplexity 架构解析：如何实现有依据的 LLM 输出
以 Perplexity 为代表，解析答案引擎如何结合搜索、RAG、重排序、引用生成、事实核查和产品交互，生成带来源、可验证的 LLM 输出。
稠密检索 vs 稀疏检索：基于向量区分现代搜索技术
深入理解稠密检索、稀疏检索、学习型稀疏向量和混合检索的原理、优缺点，以及如何通过多阶段召回与重排序提升 RAG 和搜索系统效果。
