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企业RAG之数据源构建：爬取巨潮资讯网上市企业年报
在构建企业RAG知识库时，数据源通常可分为两类： 企业内部知识库：结构明确、数据量中等、可控性强； 行业领域专属数据源：数据公开但体量庞大，结构复杂。 企业内部数据与行业数据的结合，是构建高质量AI问答系统的核心路径。本篇文章聚焦于企业财报类RAG系统的数据采集阶段，以巨潮资讯网为例，介绍一个稳定、高效的爬虫系统设计方案。 一、为什么选择巨潮资讯网？ 巨潮资讯网是中国证监会指定的信息披露平台，覆盖…- 4
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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，…- 1
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HiRAG：一种基于层级知识索引和检索的高精度RAG
概览 论文标题:HiRAG: Retrieval-Augmented Generation with Hierarchical Knowledge 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2503.10150.pdf 代码链接:https://github.com/hhy-huang/HiRAG 发表会议:arxiv 一、研究背景 现有基于知识图谱(KG)的检索增强生成(RAG)方法…- 2
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长文本放提示词中还是采用 RAG？
上周我的 AI 实战营知识星球有一个同学提问：老师，请教下，现在大模型已经支持10多万输入token了，我有个项目提示词有7000来个字，是不是不用RAG也行，效果会比用RAG差？ 这个问题非常典型，可能也会有很多朋友遇到类似的困惑，我把我的答案分享出来： 一、一些常识 1 通常来说，输入越长模型输出越慢，消耗 Tokens 越多，成本就越高 2 虽然很多国外先进模型已经支持 10W tokens…- 6
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检索链路全优化：查询重写、重排与压缩如何提升 RAG 效果
关注我们 从"答非所问"到"精准回答"：30+架构图解密RAG系统优化的核心秘籍 AI 应用开发，还需要意图识别吗？ Agent 任务分解的完整技术栈（附完整技术方案）" data-itemshowtype="0" linktype="text" data-linktype="2">…- 2
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