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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，…- 6
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【AI产品】常见RAG框架
很多同学对RAG的认识仅停留在检索增强生成概念上，作为当前AI应用的当红炸子鸡，很有必要对常见RAG框架做些了解。 PS：没耐心的可直接跳到最后总结部分。 一、通用型RAG框架 适用于基础问答、文档分析等通用场景，提供模块化组件和易用接口。 Haystack 核心特点：模块化设计，支持Elasticsearch+FAISS混合检索，TB级数据处理能力。 应用场景：金融合规文档分析（某银行客服响应准…- 6
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企业RAG实战之探索Function Calling（函数调用）实现智能客服系统
RAG赋予大模型访问私有知识库的能力，而Function Calling则使其能够读取和写入数据库。这两种能力的协同作用，将使智能客服变得更加智能、高效和个性化。1.Function Calling可以解决什么问题？RAG虽然解决了知识覆盖问题，但对于动态且针对用户的业务数据（如订单状态、产品库存、账户余额）仍然无能为力。Function Calling机制通过调用数据库查询接口，实现查询用户的实…- 8
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爆改RAG检索体验：向量+关键词，双剑合璧的“融合检索”实战指南
❝你以为RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索只能靠向量？那你可就out了！今天，咱们就来聊聊如何用“向量+关键词”双剑合璧，打造检索界的“六边形战士”——融合检索（Fusion Retrieval）。 一、检索界的“武林大会”：向量 vs. 关键词 在AI知识检索的江湖里，向量检索和关键词检索（BM25）各有绝活： 向量检索：擅长“意会”，能理解“你说的不是你…- 7
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