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E²GraphRAG：图结构 RAG 的效率 “加速器”
“ E²GraphRAG 框架，直击图结构 RAG 方法效率瓶颈。其在索引阶段构建摘要树与实体图双结构，检索阶段采用自适应策略动态选择检索模式，实现索引速度较 GraphRAG 提升 10 倍，检索速度较 LightRAG 提升 100 倍的突破，为高效智能检索开辟新路径。” 大家好，我是肆〇柒。大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务中广泛应用，但存在幻觉问题和领域…- 1
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RAG的五种分块策略
RAG 是将附加文档存储为嵌入向量，将传入的查询计算向量与这些向量进行匹配，并将最相似的信息与查询一起提供给LLM的过程。由于附加文档可能非常大，流程的步骤1还需要分块，将大文档分成较小/方便管理的文本块，RAG的分块策略主要有五种，分别是固定大小分块、语义分块、递归分块、基于文档结构的分块、基于LLM的分块。固定大小的分块固定大小的分块是最直观和直接的方法，根据预定数量的字符、单词或标记将文本分…- 2
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关于RAG检索增强的右侧优化方案——企业级应用中怎么提升RAG的检索准确度
“ RAG最终的评判标准只有一个——召回精度，RAG所有的技术都是围绕着怎么更快更准确的召回数据。”RAG增强检索的核心指标只有一个——召回准确率；对于RAG技术来说，最重要的事情就是其召回数据的准确性；而怎么提升其召回准确率，方法只有两个，一个是左侧增强，一个是右侧增强。所谓的左侧增强就是文档处理处理，怎么更好的处理复杂文档；而右侧增强就是召回侧的召回策略。今天，我们就来讨论一下RAG…- 1
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在RAG中文档处理质量参差不齐的情况下——提升召回精度的企业级解决方案
“ RAG做起来很简单，但想把RAG做好就需要想尽办法去提升数据的召回质量。”在RAG中文档处理可以说是一个重难点，特别是复杂文档的处理更是一言难尽；因此，面对这种现实问题，总不能直接摆烂，因此怎么在文档质量处理参差不齐的情况下，提升RAG的召回精度就是一个需要解决的问题。文档处理的质量直接影响到RAG的召回效率，但目前文档处理是一个难点；因此怎么基于现有条件，提升RAG的召回精度？既然…- 3
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再学 RAGFlow 的文件解析逻辑
经过几天的学习，我们了解了 RAGFlow 的文件上传和解析流程，了解了解析任务是如何触发并放入 Redis Stream 消息队列中，等待任务执行器消费和处理的。今天我们将继续学习任务执行器中最重要的函数 do_handle_task() 的实现，看看 RAGFlow 是如何具体执行每个解析任务的。do_handle_task 函数实现do_handle_task&…- 1
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AWS使用提示词与RAG来减少大模型幻觉
概览 大型语言模型（LLM）是生成内容的强大工具。这些LLM的生成能力伴随着诸多优缺点。我们经常遇到的主要问题之一是生成内容的事实准确性。这些模型具有高度的幻觉倾向，有时会生成不存在或错误的内容。生成的内容往往极具说服力，看起来像是事实正确的有效信息。作为开发者，我们有责任确保系统完美运行并生成简洁的内容。本文将深入探讨在使用AWS Bedroc…- 3
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RAG与Agentic RAG：智能AI系统的进化之路
近年来，人工智能（AI）如同一股洪流，席卷了整个数字世界。从日常的搜索问答到视频生成，再到客户服务支持，AI的身影无处不在。而在AI的众多技术中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）和Agentic RAG（智能代理RAG）无疑是两颗耀眼的明星。它们不仅提升了信息处理的效率，还为复杂任务的解决提供了全新的可能性。但问题来了：RAG和Agentic R…- 5
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不止于相似度：混合搜索如何重塑 RAG 的未来
1. 引言：当“最相似”不再是“最相关” 在构建检索增强生成（RAG）系统时，我们常常陷入一个困境：如何确保检索到的上下文既“语义相关”又“关键词精确”？ 想象一下这个场景： 当用户搜索“苹果公司发布的 M3 芯片评测”时，一个纯粹依赖向量搜索的 RAG 系统可能会返回一篇关于“苹果公司最新财报”的文章。从语义上看，这没错，两者都与“苹果公司”高度相关。但用户最关心的核心关键词——“M3 芯片”—…- 3
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RAG应用如何进行有效的文本切分
在RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）应用中，文本分块（Text Chunking）是连接“知识存储”与“检索-生成”的核心预处理步骤，其重要性体现在对检索效率、相关性、生成质量及系统灵活性的多维度影响。首先松哥和大家讨论第一个问题，就是为什么我们要重视文本切分。一 为什么文本切分很重要1.1 提升检索相关性：精准匹配用户需求RAG 的核心是“先检索…- 3
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为什么你的RAG效果总差一点？从RankNet到Qwen，一文读懂Rerank模型的演进
为什么你的RAG效果总差一点？从RankNet到Qwen，一文读懂Rerank模型的演进概要本文主要面向对检索增强生成（RAG）和 Rerank 技术感兴趣的初学者。我们希望通过梳理 Rerank 模型从经典的概率模型到前沿的大模型驱动范式的演进历程，帮助大家理解 Rerank 在优化 RAG 系统效果时扮演的关键角色，以及不同阶段的核心技术思想。目录概要前言第一章：基础架构 - 基于概率模型的成…- 5
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提升RAG表现的15个实战分块技巧
RAG Chunking TechniquesRetrieval-Augmented Generation（RAG）很大程度上取决于你怎么分块数据。想让LLM检索到真正有意义的上下文？你得用心设计数据的分块方式。下面是15种关键的分块策略，详细解释，每种都带一个实际的例子和实用的拆分方法。1. 按行分块（Line-by-Line Chunking）是什么：每遇到新行就拆分。什么时候用：…- 2
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96.3%准确率！Routine框架：让企业级Agent告别“不靠谱”
想象一下，你给一个超级聪明的AI助手布置一项公司里的复杂任务，比如“查一下新员工小王的部门预算还剩多少，并和去年对比生成报告”。通用AI模型（如GPT-4）可能想法天马行空，但实际操作起来却容易“掉链子”：步骤混乱、用错内部工具、参数填不对，甚至直接“摆烂”不干活。这就是当前大模型智能体（LLM Agent）落地企业面临的核心难题——缺乏领域知识导致规划不稳、执行飘忽。论文：Routine: A …- 1
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中小企业AI破局：RAG 部署从 “能用” 到 “能用好” 的 10 条经验
本文源自 Contextual AI 首席执行官和联合创始人 Douwe Kiela 近日发表了 RAG Agent 经验的演讲整理而来，主要介绍的当下中小型企业利用AI提效的困境以及如何破局，聚焦内部知识库RAG这一核心概念（如果不了解RAG，可以参考一文了解大模型应用基本概念），非常有参考价值，希望能给读者启发！尽管人工智能体前景广阔，但企业在试点阶段后往往难以实现真正的价值。“context…- 2
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关于一个RAG功能需求分析案例——、怎么优化RAG的检索精确度
“ RAG系统中，高质量的文档处理才是RAG系统的核心。” 手上有一个基于自然语言对话的系统，其功能就是根据提供的文档，能通过自然语言对话的方式去询问需要的文档和资料；其本质上来说就是一个RAG系统。 在之前一直强调说，RAG开发是一个入门五分钟，但要做好可能要五个月，甚至更久的一项技术；在之前对这句话还没有特别深刻的体会，但经过这个项目算是深有体会了。 RAG功能优化 刚开始做这个项目的时候，觉…- 17
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踩了无数坑后，我终于搞定了RAG系统的”胡说八道”问题
去年接手公司的智能客服项目时，我以为RAG系统搭建起来就万事大吉了。结果上线第一天就被用户投诉轰炸： "问个信用卡年费，给我说了半天房贷利率？" "明明问的是申请流程，回答得乱七八糟，还缺了好几个步骤！" "这AI是不是在编故事？说什么限时优惠活动，我们银行根本没有！" 经过3个多月的摸爬滚打，总算把这些问题彻底解决了。今天把完整的解决方…- 8
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精准与效率：RAG应用PDF文档图文提取OCR策略
在RAG应用中通常需要对各种文档进行文本提取，如果稳定是纯文本那文档提取会简单很多，但通常文档中会存在各种图片信息，这时就需要使用OCR在提取文档文本信息的同时对图片进行OCR获取图片中的文本内容。本文只介绍PDF文档中OCR技术方案。PDF文档解析目前有不少开源框架亦可支持对PDF中的图片进行OCR，但此类框架通常比较重如Marker、Unstructured等。 这里只使用PyMuPD…- 11
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聊聊Dify如何集成Milvus向量库做RAG
概述 在dify集成Milvus向量库，做RAG知识库的存储与检索。 Dify[1]是一个开源平台，旨在通过将 Backend-as-a-Service 与 LLMOps 相结合来简化人工智能应用程序的构建。它支持主流 LLMs，提供直观的提示协调界面、高质量的 RAG 引擎和灵活的 AI Agents 框架。凭借低代码工作流、易用的界面和 API，Dify 使开发人员和非技术用户都能专注于创建创…- 12
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RAG + Claude的1TB大文档问答系统实战操作
最近我和一个律师亲戚聊AI时，问了我应该怎么对现在律师事务所庞大的文档做AI检索，从技术上讲用现在的LLM+RAG可以满足需求，但细想不太对劲，因为这里面涉及到很多专业知识，还有律师的专有思维路径，一个不懂律师业务的程序员肯定是做不好的，于是有幸跟他们合伙人进行了深入沟通，合伙人说了一堆但我总结下来就这么一句话 “一个能回答我们所有文档相关问题的工具”。 比如：1）描述法庭上发生的事件，2）提…- 14
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RAG召回质量翻倍的两个核心技术：我是这样解决”找不准”问题的
最近在优化公司的知识问答系统时，遇到了一个让人头疼的问题：明明知识库里有相关内容，但LLM总是回答"我不知道"或者答非所问。经过深入分析发现，问题出在RAG的召回环节——检索到的文档片段要么不够相关，要么上下文支离破碎。 经过一番折腾，我找到了两个特别有效的解决方案：索引扩展和Small-to-Big策略。今天就来分享一下这两个技术的原理和具体实现，希望能帮到有同样困扰的朋友。…- 10
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测试不同的RAG技术以找到最佳方案
点击“蓝字” 关注我们检索增强生成（RAG）技术通过结合大型语言模型（LLMs）与外部数据检索能力，能够提供准确且富含上下文的答案。无论是构建客户支持聊天机器人还是研究助手，RAG都能通过从数据库中提取相关信息来增强AI的性能。然而，不同的RAG技术在性能上存在差异，选择最佳技术需要进行测试。本文将全面探讨各类RAG技术，包括基础方法和高级手段，并对它们进行评估，以帮助您根据需求选择最合适的技术。…- 7
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Spring AI + Milvus 实现 RAG 智能问答实战
引言 “公司的文档太多，查找信息太慢！”、“客服回答总是千篇一律，不能精准解答用户问题！” —— 这些痛点背后，是传统关键词搜索和规则引擎的局限。如今，语义搜索（Semantic Search） 和 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 正成为解决这些问题的利器。它们能让应用“理解”用户问题的真正意图，并从海量资料中精准找出相关信息，甚至生成自然流…- 10
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AI问答系统崩溃？这篇RAG优化实战指南，教你解决90%的检索问题
在人工智能快速发展的今天，RAG（检索增强生成）技术已经成为企业级AI应用的核心组件。然而，很多团队在实际应用中都会遇到一个共同的痛点：用户提问模糊不清，系统检索效果差，最终生成的答案质量堪忧。 经过大量实践验证，我总结出了一套完整的RAG知识检索优化方案。今天就来分享这套从查询理解到结果重排的完整技术路径，帮助大家打造高质量的知识问答系统。 问题的根源：为什么RAG效果不理想？ 在深入解决方案之…- 10
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基于MCP-RAG的大规模MCP服务精确调用方法
编者荐语Model Context Protocol（MCP）作为连接LLM与现实世界的“万能接口”，其重要性日益凸显。然而，在面对海量用户请求和动态变化的MCP服务集群时，如何高效、精准地获取所需服务，并突破LLM同时管理和调用大量MCP服务的“提示膨胀”瓶颈，成为摆在技术团队面前的一大挑战。本文创新性地提出将检索增强生成（RAG）理念，构建“MCP-RAG”系统，引入MCP服务发现领域，深入探…- 6
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优化 AI 问答准确率：知识库实践与避坑指南
上次分享了关于知识库切片方案后，收到了很多朋友的反馈和讨论，甚至还发生了一些小插曲，但大家的关注和认可让我更加坚信这个方案的价值。这次，我将延续上次的内容，深入探讨如何将知识库切片方案优化为问答对模式，以及我们在实际落地 RAG (Retrieval Augmented Generation) 过程中遇到的常见难点和具体的解决方案。希望我的经验能帮助大家少走弯路！一、附件与图片如何存储？告别“污染…- 9
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