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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，…- 4
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重新思考RAG的相关性：相似≠相关
最近，我在阅读一些关于 RAG系统的资料时，发现了一个有趣的现象：RAG 的相关性问题远比我们想象的要复杂。无论是从数据检索的角度，还是从大模型对相关性的理解来看，RAG 的表现都充满了挑战和机遇。 今天，我想和大家分享一下我的思考，希望能给大家带来一些启发，如有不对的地方欢迎讨论交流。 1. RAG 与相关性：不仅仅是向量嵌入当我们谈论 RAG 时，很多人会立刻想到向量嵌入和相似性度量。确实，向…- 4
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亲测成功！小白用AI工具0代码搭建RAG问答系统全过程揭秘
前几天突发奇想，看看能不能在一行代码都不会写的情况下，弄一个可用的基于RAG 的 AI 问答网站。结果着实让我震惊了一下，仅仅用了2 个小时，AI 就做出了一个可用的产品。AI 完成了网站的客户端和服务端的所有文件创建，代码编写，实现了真正的基于 RAG 的问答。我是 cursor 来实现的，让我们看看整个过程是如何完成的。前端首先，我告诉 cursor 帮我创建一个网页，很快，它就帮我建好了一个…- 4
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RAG（检索增强生成）科普介绍
点击蓝字 关注我们 RAG（检索增强生成）科普介绍 RAG（检索增强生成）：作为大模型的动态知识引擎，它能突破模型静态知识的边界，有效解决知识时效性不足、输出可信度有限等问题。 Agent（智能代理）：作为大模型的智能执行中枢，它赋予模型自主规划任务、做出决策及调用各类工具的能力，让模型具备更主动的行动能力。 今天带来的是系列分享的第六篇：RAG的科普介绍。 1. RAG是什…- 3
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文档太长模型“吃不下”？15种Chunking神技，助你打造聪明绝顶的RAG系统！
❝你以为RAG系统的“聪明才智”全靠大模型？错！真正的高手，都是切块（Chunking）切得好！一、前言：RAG系统的“吃饭哲学”大家好，我是你们的AI技术侃侃君。今天我们聊点硬核又接地气的：RAG系统里的文档切块（Chunking）。你是不是也遇到过这种尴尬：明明有一份厚厚的文档，想让大模型帮你总结、问答、检索，结果模型一脸懵逼——“对不起，token太多，我吃不下！”别急，这不是模型太菜，而是…- 5
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