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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
在不断扩展的大模型上下文里，分块不仅是技术需求，更是确保模型效率的关键手段。然而，面对大部分冗杂的分块工具，不少开发者需要更直接、更有效的解决方案。这时，Chonkie — 一款专为分块任务设计的轻量工具 — 应运而生，成为了 RAG 应用开发中的绝佳帮手。为什么需要分块？随着语言模型能够处理的上下文不断增加，在提供丰富上下文的同时也带来了计算速度与内存开销的挑战。通过分块，…- 0
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Spring Ai RAG 技术让大模型回答更精准
你是否遇到过：Chat AI 回答行业问题时总说车轱辘话？内部知识库更新后，AI仍然给出过期答案？ Spring AI的RAG技术正是为解决这些问题而生，结合信息检索和文本生成的技术，通过先查资料后回答的机制，让AI摆脱传统模型的"知识遗忘”困境。 特性 传统Ai Spring Ai RAG 时效性 训练时固定 实时更新知识库 准确性 容易泛化 基于企业文档生成 复杂度 需完整微调 低代…- 0
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5分钟了解GraphRAG和Mem0
一句话总结全文: GraphRAG是基于图+向量混合存储技术的RAG，Mem0是GraphRAG的一种实现，它的准确率比OpenAI Memory高26% ，延迟降低91%，并且节省了90%的Tokens，Mem0没有Java SDK但是提供了可供Java调用的Python Service，文章最后结合Mem0论文介绍了Mem0提升效率和节省Token的原理下期预告：大概是Java如何使用Mem0…- 0
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技术总结之RAG用于文档信息抽取及多模态大模型两阶段训练范式
今天是2025年7月9日，星期三，北京，晴 我们来看几个问题，一个是AG竞赛总结及用于信息抽取的实现范式，看看目前怎么解。 另外，再看看大模型训练相关轮子指引，包括多模态大模型训练的两阶段范式以及其他头部模型的训练指引，东西越来越多，温故而知新。 最近的趋势：轮子与解决方案同质化之下，业务know-how更加为上。 一、RAG竞赛总结及用于信息抽取的实现范式 1、SIGIR 2025 LiveRA…- 1
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