分享栏：知识工程进阶官方资料与继续深入入口
这一页是 知识工程进阶 的配套资源页。
如果你已经把资料分层、chunk、embedding、reranker、RAG 装配和知识质量看完了，这一页适合做长期补充。
官方主入口
- OpenAI File Search：适合理解官方怎么把检索能力接进应用。
- OpenAI Evaluation Best Practices：知识检索和回答评估都离不开这套方法。
知识框架与工程路线
- Hugging Face Context Course：非常适合补上下文工程和知识装配视角。
- LlamaIndex Framework：知识工程和 RAG 工程路线里很值得系统看的一套框架文档。
- LlamaIndex Evaluation：更细地看知识系统怎么评估。
应用评估与检索评估
- LangSmith Evaluation Quickstart：适合理解应用级评估和回归检查。
- LangSmith Evaluation Concepts：适合补“评估对象到底是什么”。
继续深入时最值得追问的事
- 资料有没有先分层，而不是先建库
- 检索错，是召回错，还是重排错
- RAG 回答差，是没搜到，还是上下文装配错了
- 旧资料、重复资料、冲突资料如何长期清理
一句话带走
知识工程不是把文件喂给模型，而是把“可信信息如何进入模型”做成一套长期可维护的系统。