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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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