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忽视Embedding？你的RAG正在暗坑里裸奔！
你是否曾为一个智能问答系统倾尽心血，满怀期待地部署上线，却发现它频频翻车？用户抛来的问题，它要么答非所问，要么迟迟无应。你百思不得其解：是模型不够强，还是数据有问题？别急，低头看看脚下——你可能忽略了一个致命的“暗坑”：Embedding模型。作为RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的命脉，Embedding模型若选错了，你的系统就像在黑夜里裸奔，随时可能摔得…- 8
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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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Chonkie：开源、轻量、极速的 RAG 分块神器 🦛
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向量相似度检索遇到天花板，是否我们走错了？
本文是 DocuPanda.io 的联合创始人 Uri Merhav 在 Medium 发布的一篇博客，主要介绍向量相似度检索的问题以及他们的解决方案。 “依赖预设的相似性判断是有根本缺陷的，注定无法真正奏效。我们应当追求更智能、更精准的方式。” 大约两年前，作为一名机器学习顾问，我参与了多个项目，尝试让 GPT 更加实用和具备专业知识。在其中一些尝试中，我让 GPT 扮演了不同的角色，例如客户支…- 6
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爆改RAG检索力：三大Query变形术，助你玩转AI知识检索！
❝你以为RAG（Retrieval-Augmented Generation）就是“检索+生成”那么简单？那你可太低估AI界的“内卷”了！今天，咱们就来聊聊如何用三大Query变形术，把RAG的检索力拉满，助你在AI知识海洋里捞到最肥的鱼！ 一、RAG的“灵魂拷问”：你真的会提问吗？ 在AI时代，信息检索的效率和质量，80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质，就是“你问得好，我答得妙”。但现实往…- 8
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爆改RAG！HyDE：让你的AI检索像“脑补”一样聪明
你有没有遇到过这样的尴尬：你问AI一个问题，结果它只会机械地在文档里“翻字典”，找出来的答案不是太浅就是不沾边？别急，今天我要给大家安利一个让RAG（Retrieval-Augmented Generation）焕然一新的神器——HyDE（Hypothetical Document Embedding），让你的AI检索像“脑补”一样聪明！一、RAG的“短板”：你问一句，它懵三分传统的RAG系统，流…- 8
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爆改RAG！层次化索引让你的AI检索“又快又准”
❝你还在用传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索PDF？那你可真是“用爱发电”！今天，咱们来聊聊如何用层次化索引（Hierarchical Indices）让RAG系统脱胎换骨，检索效率和准确率双双起飞！ 一、RAG的“前世今生”：你以为的检索，其实很粗暴 RAG，顾名思义，就是“检索增强生成”。它的基本套路是：把文档切成一块块小“肉丁”，用户提问时，先检索…- 2
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