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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 🦛
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解读｜生产级RAG系统落地的10个经验教训
点击上方蓝字加入我们本文为大家解读Contextual AI 联合创始人兼CEO，也是著名的RAG技术先驱，Douwe Kiela 分享的他在企业级 RAG 系统实施与落地中的十大经验教训 。解读纯属个人观点，欢迎探讨。本次分享主要针对企业AI系统转化为商业价值的关键难题：根据麦肯锡的估计，当前企业AI总规模高达4.4万亿美元 ，但同时福布斯的调查指出只有约四分之一的企业真正从AI中获益 。为什么…- 3
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RAG 技术演进：从朴素检索到智能代理增强
LLM 具备强大的分析能力、推理能力、生成能力，但它仍然无法记得上个月的今天发生了什么，哪怕你曾经在上个月告诉过它。究其原因，是因为 LLM 基于静态语料库训练，你的个人经历并不在其中。它只具备短期记忆，这种记忆依靠一次对话的上下文维持（历史信息会被携带到下一次对话，且信息量有限）。当然，现在的诸多协议已经能够为 LLM 提供很多"外挂"，比如 MCP 协议、A2A 协议，它们…- 1
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告别RAG：这套认知记忆系统让AI真正像人一样思考
告别RAG：这套认知记忆系统让AI真正像人一样思考 RAG的价值与三大挑战 RAG（检索增强生成）为AI记忆开辟了新路径，让AI能够访问外部知识库，这是一个重要突破。然而，随着应用的深入，我们发现RAG在构建真正智能体方面面临三个根本性挑战。 第一大挑战：精度损失，信息失真 RAG的核心是向量化存储和相似度检索。这个过程本质上是"有损压缩"。 想象一下，你对AI说：&quo…- 7
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爆改RAG！用“自动提问”让你的AI检索像开挂一样精准
❝你还在用传统RAG？那你就OUT了！今天，咱们聊聊如何用“自动生成问题”给RAG加点猛料，让你的AI检索和问答能力直接起飞！ 一、前言：RAG的烦恼与突破 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是AI问答界的“卷王”，但它也有自己的烦恼： 检索不准：用户问一句，RAG检索一堆不相关的内容，AI答得云里雾里。 上下文迷失：文本切块后，AI常常“只见树木不见森林”。 …- 4
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DeepEval使用自定义模型评估RAG实例
直接上代码吧，理论参见历史文章Deepeval 指标库详解Rag评估框架1、导入依赖包 #导入依赖包import timeimport requestsimport jsonfrom services.ChatService import ChatServicefrom deepeval.models import DeepEvalBaseLLMfrom deepeval.test_case i…- 6
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用 LangGraph 打造了一个迷你 RAG：150 行代码跑通知识库问答
你是不是厌倦了在低代码平台上，拖拉拽一通操作搭建RAG系统？是不是想深入学习RAG，自己实现RAG的每一个步骤？今天我们将用最精简的方式，带你从零实现一个完整的RAG系统！通过LangChain+LangGraph实战，深入拆解RAG的每个核心模块，告别"黑箱"操作，真正理解检索增强生成的运行机制。速览 MiniRAG体积：不到 150 行核心代码向量存储：PGVector，一…- 2
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RAG文档处理的一种优化方案——问答对的转换技巧
“ 在RAG中根据不同的场景有多种不同的优化方案，因此我们需要根据场景选择合适的解决方案。” 在RAG文档检索增强中，文档预处理是相当重要的一环；以目前大模型的能力来说，已经能够很好的根据参考文档回答用户问题，但现在的问题是在RAG的前期阶段——也就是文档预处理阶段却是一个技术难点。 而且针对不同的文档类型和文档内容，处理方式也不尽相同，因此RAG的文档处理效果也参差不齐。 而今天我们就来提供一个…- 7
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