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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,…- 1
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一小时内构建基于Gemma与Bright Data的生产级RAG应用
点击“蓝字” 关注我们在人工智能快速发展的当下,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,但模型幻觉、知识时效性差等问题始终困扰着开发者。检索增强生成(RAG)技术的出现为解决这些问题提供了有效方案,它能让模型基于真实数据生成可靠回答。本文将详细介绍如何在一小时内,利用Gemma 3开源模型和Bright Data的SERP API构建一个生产级RAG应用,无需依赖昂贵的商业服务,全程本地运行。 一、R…- 2
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做RAG系统到底是选MaxKB还是FastGPT
↑↑↑ 点击关注,分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具RAG技术是当前阶段做内部知识库或者智能客服的不二之选。然而目前市面上可用作RAG的开源软件实在是太多了,Coze、dify、FastGPT、RAGFlow还有MaxKB,当然还有其它,我就不再一一列举了。 今天这篇文章主要探讨在RAG领域,到底是选MaxKB还是FastGPT? 核心定位与技术架构对比 维度 MaxKB (深度求索) Fast…- 4
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企业RAG之构建 FastMCP 服务:基于模型上下文协议的智能服务体系搭建实践
在企业级的RAG系统落地过程中,如何构建一个高效、可扩展、智能化的服务调度体系成为了关键挑战。在本次实践中,我基于 FastMCP 工具,尝试构建一个完整的 多服务协作框架,并将其引入企业RAG架构中,探索其在复杂工具链调度、上下文保持、智能决策等方面的能力。为什么选择 FastMCP?FastMCP 是对 MCP 协议的轻量实现,支持标准化的能力注册、健康检查、工具…- 4
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RAG数据准备完整实战指南:从原始文档到高质量知识库
在实际项目中,我发现很多RAG系统效果不佳的根本原因并非检索算法或生成模型的问题,而是数据准备阶段的疏忽。经过多个企业级项目的实践,我总结出这套系统性的数据处理方案,能让检索准确率提升40%以上。 一、搭建数据评估与分类系统 1.1 敏感信息自动识别实战 首先安装必要的依赖包: pip install presidio-analyzer presidio-anonymizer spacypytho…- 0
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