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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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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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在RAG应用中使用结构化数据的5种方法
大家好！今天来聊聊如何在RAG应用中更好地利用结构化数据。很多同学可能觉得RAG主要是处理文本文档，但其实结构化数据也能发挥很大作用。我总结了5种实用的方法： 1. 直接存储行数据 最简单直接的方式就是把数据表的每一行当作一个独立的chunk来处理。这种方法特别适合那些单行数据就能表达完整意思的场景，比如交易记录、产品规格表或者客服工单。每一行都有完整的上下文，检索起来效果很好。 2. 存储查询结…- 1
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告别人工智障！Dify+KAG：秒变「AI推理大师」。蚂蚁OpenSPG部署全解（含实测）
RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成)——你一定不陌生吧！答不对、搜不到，是 "非结构化文档" 问答中常见的两大痛点。因为RAG存在向量相似度与知识推理相关性差距较大、对知识逻辑（如数值、时间关系、专家规则等）不敏感，严重降低了使用体验。于是，KAG（Knowledge-Aware Graph Generat…- 4
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