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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…- 4
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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,…- 2
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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,…- 2
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RAG召回优化完全指南:从理论到实践的三大核心策略!
在构建RAG(检索增强生成)系统时,我们经常遇到这样的问题:明明知识库里有相关内容,但检索出来的结果却不够准确。用户问"如何提高深度学习训练效率?",系统却返回了一堆关于深度学习基础理论的文档,真正有用的优化技巧反而被埋没了。 这个问题的根源在于召回环节的不足。召回是RAG系统的第一道关卡,它决定了后续生成的质量上限。今天我们就来深入探讨三个核心的召回优化策略,并提供完整的代码…- 3
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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,…- 1
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RAG 检索四件套全解析:模型、向量库、检索方式、排序器,一文选型不踩坑
想做智能客服、企业知识库、RAG 应用?你绕不开的问题是:该用什么向量模型?用什么库?用什么排序器?本篇一次讲清 一、向量模型 向量模型是整个语义检索链路的第一步,选错模型,后面再怎么优化都救不回来。 1.什么是向量模型?核心关注点有哪些? 一个文本 embedding 模型的核心目标是: 把文本映射成一个能表达语义的向量,供向量库做检索、排序或相似度计算。 我们选模型时,主要看这几个维度: 指标…- 2
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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,…- 1
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从0到1,彻底搞懂 RAG 分块的艺术(附开源代码)
你是否也曾困惑:为什么我的 RAG 系统总答非所问?明明喂给它了完整的文档,为什么还是抓不住重点? 答案可能藏在最基础、也最容易被忽视的一环 —— 分块(Chunking)。 分块是 RAG 系统的“数据预处理器”,它连接着原始文档和语义检索,是决定模型能否“读懂”资料、并给出精准回答的命脉。今天,我们就来一场深度探索,彻底搞懂 RAG 分块这门艺术。 为什么分块如此重要? 想象一下,让一个嵌…- 2
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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,…- 1
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大规模RAG实施蓝图
RAG对于大型语言模型应用至关重要,它通过检索相关信息并传递给LLM来提高准确性和减少幻觉。大规模RAG面临扩展挑战,需要关注可搜索单元定义、检索策略选择、排序策略定义以及多个用例的影响,AI搜索平台需支持自动分块、高查询量处理和灵活的索引管道。 译自:A Blueprint for Implementing RAG at Scale[1] 作者:Kai Borgen 检索增强生成(RAG)[…- 3
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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,…- 1
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