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聚焦生产级RAG系统设计与优化，覆盖文档切块、检索链路、索引构建、召回评估等关键环节，适合搭建可扩展、高准确率的知识库问答与检索增强应用。

✎ 面向RAG落地，把知识库、向量检索和生成链路系统串联起来，做架构设计时更清晰，也更少踩坑。

扫描代码中的支付、安全、数据一致性和核心流程，找出未被测试覆盖的关键业务逻辑，按风险优先级给出缺口清单与合规评分，适合发布前做高风险测试审计。

✎ 帮你快速揪出关键业务链路里的测试盲区，按资金、安全和数据完整性风险排序给出优先级，补测更有章法。

聚合向量数据库、语义检索与提示注入的 RAG 实践范式，适合搭建文档问答、知识库助手和外部知识驱动的 AI 应用，提升回答准确性并减少幻觉。