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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…- 7
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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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一文读懂GraphRAG:把知识图谱塞进RAG,AI从“聪明”走向“懂事”
当我们说“大模型健忘”,其实说的是它的“知识储存能力有限”,尤其是面对企业内部专业文档、复杂背景知识时,一问三不知的现象比比皆是。 为了解决这个问题,RAG(Retrieval-Augmented Generation)应运而生,它通过检索外部知识增强生成回答的准确性,成了AI工程的“标准套路”。 但经典RAG也有短板:它只会“关键字匹配”,不会“理解知识结构”,检索和生成之间始终隔着一层“信息语…- 6
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文档太长模型“吃不下”?试试这15种Chunking策略,轻松搞定RAG!
1、RAG系统也能“切块”?15种Chunking技巧让你的检索生成更聪明! 你知道吗?在构建一个强大的RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统时,决定其“聪明程度”的,可能不是模型本身,而是——你怎么“切块”你的文档。 在NLP领域,RAG系统已经成为处理复杂问答、文档摘要、知识库检索等任务的利器。但面对动辄上万字的文档,如何在不丢失上下文的前提下,把它们“切”…- 3
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