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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，…- 3
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企业级RAG智能体落地实战：10个血泪教训让你避开99%的坑
Hi，大家好，我叫秋水，当前专注于 AI Agent（智能体）。 最近看到一个非常有价值的分享，是来自RAG技术创始人、Contextual AI公司CEO Douwe Kiela在生产环境中部署RAG智能体的10个核心经验。 作为一个在AI应用开发一线摸爬滚打的开发者，我发现这些经验简直就是企业AI落地的避坑指南。 你是否也遇到过这些痛点问题： • 为什么投入巨资搞AI，但ROI却迟迟看不到…- 2
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【Ragflow】30.离线环境迁移方案
前言 之前的 Ragflow-Plus 在服务器上稳定运行一段时间后，接到任务，要把服务迁移到一台古老的，离线的windows台式机上。 起初认为，下载离线安装包，加载离线镜像，迁移下数据就可以了。 结果坑多得意想不到，折腾了一晚上才搞定。 本文就来分享一下解决方式，Ragflow-Plus 用的是和 Ragflow 相同数据存储方式，用 Ragflow 部署的系统可相同适用。 数据迁移准备 1…- 11
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如果你的RAG系统不好用，请收藏一下这份RAG系统优化指南
↑↑↑ 点击关注，分享IT技术|职场晋升技巧|AI工具昨天有个同学来咨询我，说他们做的智能客服很不好用，明明问题答案就在知识库里，但智能客服就是一直胡说。这种问题在RAG系统中太常见了，大概率是在某些地方配置的不合适。 今天我总结了几个关于RAG系统的优化的策略方法，大家可以参考一下。当然，在这提醒一下大家，这些方法不见得一定适合你的RAG系统，你最好是根据你实际的场景针对性地去做调整，并且这个优…- 8
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从零搭建企业级RAG知识库问答系统
本文作者系360奇舞团前端开发工程师 RAG 是什么 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种融合信息检索与大模型生成能力的技术架构。其核心逻辑分三步： 检索（Retrieve）：从企业知识库（产品文档、技术手册等）中定位与用户问题相关的片段； 增强（Augment）：将检索结果作为上下文输入大模型； 生成（Generate）：模型基于上下文生成…- 5
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