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- **Language:** `ja`
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- [Perplexity 架构解析：如何实现有依据的 LLM 输出](<https://blog.asuk.app/ja/p/perplexity-architecture-research.md>) — 2026-01-06T00:00:00.000Z · AI, LLM, RAG, Architecture

  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](<https://blog.asuk.app/ja/p/dense-sparse-retrieval.md>) — 2026-01-05T00:00:00.000Z · AI, Search, RAG, Architecture

  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。