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RAG技术

    • Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛

      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，…
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    • OpenAI 无需向量化的RAG新范例：探索大模型时代的高效知识问答与模型选择之道

      OpenAI 无需向量化的RAG新范例：探索大模型时代的高效知识问答与模型选择之道

      在当今数字化的浪潮中，各类智能客服系统已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。这些系统旨在帮助用户从海量文档中迅速找到所需信息并提供答案。在大多数情况下，检索增强生成（RAG）技术是实现这类系统的首选方案。传统RAG通常涉及复杂的向量化过程，然而，OpenAI最近分享了一个令人耳目一新的问答系统开发案例，它同样基于RAG，却完全无需向量化。这究竟是如何做到的？本文将深入探讨这一创新范例，并进一步引申…
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    • Rag评估框架

      Rag评估框架

      基于deepeval的LLM评估 官网:https://docs.ragas.io/en/stable/concepts/metrics/available_metrics/context_precision/https://deepeval.com/ 第一个Demo参考文档: https://deepeval.com/docs/getting-started 安装DeepEvalpython3 …
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    • 详解RAG评估指标与评估方法

      详解RAG评估指标与评估方法

      今天我们来详细聊聊RAG的评估方法都有哪些。在此之前，先来简单介绍下什么是RAG。RAG基础概念Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。 RAG = 检索技术（Search）+ LLM 提示。其主要目的是通过从外部检索与输入问题相关的相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，从而提高生成文本的相关性、准确性和多样性。具体可以参照下图： RAG技术包括三个核心部分…
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