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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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综述-构建实用RAG工具链:开发者必备技术栈深度解析
点击“蓝字” 关注我们在人工智能应用开发领域,检索增强生成(RAG)架构已成为构建具备上下文感知能力智能应用的核心框架。尽管"先检索后生成"的概念看似简单,但实际落地的RAG系统需要精心设计的工具栈支撑,每个组件都对系统性能、准确性和可扩展性至关重要。本文将深入剖析RAG工具链的关键组成部分,详解开发者实际采用的主流技术方案,并揭示各组件在完整流水线中的协同机制,为构建企业级R…- 1
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别小看RAG,它的使用场景远远高于大模型微调
↑↑↑ 点击关注,分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具前几天发表一篇文章到底是用RAG还是大模型微调,你只需要看这几点,有位读者朋友觉得创业公司搞RAG是自欺欺人,这观点我不太赞同。我认为,RAG的效果不见得比微调差,而且真正使用RAG的公司要远远多于大模型微调。 我在没有深入研究RAG之前,也是觉得微调效果一定会比RAG好,其实并非如此。RAG用好了,效果要比微调好得多。关键是RAG无论是在搭建…- 3
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RAG开发者必看谷歌新论文MUVERA:让多向量检索与单向量搜索一样快
在做 #RAG 的开发者一定要看看 Google 这篇信息检索领域的新#论文,介绍了一种名为 #MUVERA 的先进检索#算法。该算法能将复杂的多向量检索问题,巧妙地简化为单向量的最大内积搜索,从而在保持高精度的同时,实现与单向量搜索相媲美的速度。 可以关注公众号 #极客开源 👆获取最新一手 #AI大模型 #开源项目 信息,如果这篇文章对你有用,可以点个“推荐”,听说会影响公众号的#推荐算法。 背…- 2
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检索增强生成(RAG)的设计原理与架构解析
点击“蓝字” 关注我们在大型语言模型(LLM)蓬勃发展的今天,模型生成内容时的两大痛点日益凸显:一是"幻觉"现象,即模型凭空编造错误信息;二是知识陈旧,无法及时更新最新数据。检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)作为应对这些挑战的创新范式,通过将外部知识检索与模型生成能力深度结合,构建了一套"检索-理解-生成"…- 2
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