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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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【精读】构建和扩展 RAG 系统的实践经验总结
本文是一份关于构建和扩展检索增强生成（RAG）系统的实践经验总结。原文作者 Jakob 基于他在谷歌设计和部署了超过 50 个 RAG 应用、服务约 500 万用户的经验，提炼出一套可复用的 RAG 设计决策蓝图 文章旨在帮助开发者理解 RAG 的核心概念，并指导他们如何围绕知识库构建、内容检索和响应生成这三大关键环节做出明智的设计决策，从而构建出实用且高效的 RAG 系统。 RAG 基本概念…- 5
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聊聊在Dify上如何做高效RAG&集成Milvus向量库存储检索的原理
向量模型的配置 在 Nvidia A10 等机器上，基于 Ollama、xinference 等中间件部署向量模型，目前向量模型的选型暂定为 bge-m3、bge-reranker-v2-m3；然后在 dify 内引入即可。 Dify 写入 Milvus 原理 基于配置的向量模型，通过特定的中间件 SDK 或是标准的 OpenAPI，Dify 将文档数据实时写入到 Milvus 中存储，并用于后续…- 5
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基于Dify 知识库的实验demo：从0到1构建智能商品分类系统
大家好，我是 dify 实验室的阿亚。最近接到了一个新的任务，就是实现一个商品自动分类的功能，根据商家提供的商品名称，实现商品的自动归类，本篇文章记录了各种踩坑的过程，直到实现一个验证可行demo的实验过程。一、最初的挑战：为成千上万的商品自动“安家”想象一下，你面对着成千上万个商品，需要为它们精准地打上三级分类标签，比如把“新款纯棉透气T恤”分到“服装 > 男装 > T恤”下。手动操…- 9
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